小编fra*_*ran的帖子

我的spring应用程序具有以下logback.xml配置。我正在使用SizeAndTimeBasedRollingPolicy，并且我假装以Montlhy为基础整理日志（这就是其中的%d{yyyy-MM, aux}一部分。

出于调试目的，当前我正在生成大量日志，但是totalSizeCap似乎不起作用。我有一月份的文件夹将近8GB。

¿这是错误还是我做错了什么？

我看到了此日志Logback：SizeAndTimeBasedRollingPolicy不遵守totalSizeCap，但是它说这是logback 1.1.7的错误，我正在使用logback 1.1.11。

<property name="LOG_ARCHIVE" value="${LOG_PATH}/%d{yyyy-MM, aux}"/>

<appender name="RollingFile-Appender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <file>${LOG_PATH}/rollingfile.log</file>
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
        <fileNamePattern>${LOG_ARCHIVE}/rollingfile-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz</fileNamePattern>
        <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
        <maxHistory>50</maxHistory>
        <totalSizeCap>3GB</totalSizeCap>
    </rollingPolicy>
    <encoder>
        <pattern>%d %-5level %r --- %yellow([%.40thread]) %.40logger{10}: %msg%n%throwable</pattern>
    </encoder>
</appender>

谢谢！

我正在探索 gpt3.5-turbo 上不同提示的用法。

调查“ChatCompletion”和“Completion”之间的差异，一些参考文献说它们应该或多或少相同，例如：https ://platform.openai.com/docs/guides/gpt/chat-c​​ompletions-vs - 完工量

其他消息来源称，正如预期的那样，ChatCompletion 对于聊天机器人来说更有用，因为你有“角色”（系统、用户和助理），这样你就可以编排一些事情，比如一些例子和/或之前聊天消息的记忆。而完成对于摘要或文本生成更有用。

但差别似乎要大得多。我找不到解释幕后发生的事情的参考资料。

即使使用具有相同参数的相同模型，以下实验也给出了完全不同的结果。

通过聊天完成

import os
import openai
openai.api_type = "azure"
openai.api_version = "2023-03-15-preview"
openai.api_base = ...
openai.api_key = ...

chat_response = openai.ChatCompletion.create(
  engine="my_model", # gpt-35-turbo
  messages = [{"role":"user","content":"Give me something intresting:\n"}],
  temperature=0,
  max_tokens=800,
  top_p=0.95,
  frequency_penalty=0,
  presence_penalty=0,
  stop=None)

print(chat_response.choices[0]['message']['content'])

结果是关于战争的事实：

Did you know that the shortest war in history was between Britain and Zanzibar in 1896? It lasted only 38 minutes!

完成后

Did you know that the shortest war in history …