diff --git a/examples/low_level_api/low_level_api_chat_cpp.py b/examples/low_level_api/low_level_api_chat_cpp.py
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--- a/examples/low_level_api/low_level_api_chat_cpp.py
+++ b/examples/low_level_api/low_level_api_chat_cpp.py
@@ -357,7 +357,7 @@ n_keep = {self.params.n_keep}
 
 				# Apply params.logit_bias map
 				for key, value in self.params.logit_bias.items():
-					logits[key] += value
+					logits[key] += llama_cpp.c_float(value)
 
 				_arr = (llama_cpp.llama_token_data * n_vocab)(*[
 					llama_cpp.llama_token_data(token_id, logits[token_id], 0.0)
@@ -372,14 +372,14 @@ n_keep = {self.params.n_keep}
 				_arr = (llama_cpp.llama_token * last_n_repeat)(*self.last_n_tokens[len(self.last_n_tokens) - last_n_repeat:])
 				llama_cpp.llama_sample_repetition_penalty(self.ctx, candidates_p,
 					_arr,
-					last_n_repeat, self.params.repeat_penalty)
+					last_n_repeat, llama_cpp.c_float(self.params.repeat_penalty))
 				llama_cpp.llama_sample_frequency_and_presence_penalties(self.ctx, candidates_p,
 					_arr,
-					last_n_repeat, self.params.frequency_penalty, self.params.presence_penalty)
+					last_n_repeat, llama_cpp.c_float(self.params.frequency_penalty), llama_cpp.c_float(self.params.presence_penalty))
 
 				if not self.params.penalize_nl:
 					logits[llama_cpp.llama_token_nl()] = nl_logit
-
+				
 				if self.params.temp <= 0:
 					# Greedy sampling
 					id = llama_cpp.llama_sample_token_greedy(self.ctx, candidates_p)
@@ -387,19 +387,19 @@ n_keep = {self.params.n_keep}
 					if self.params.mirostat == 1:
 						mirostat_mu = 2.0 * self.params.mirostat_tau
 						mirostat_m = 100
-						llama_cpp.llama_sample_temperature(self.ctx, candidates_p, self.params.temp)
-						id = llama_cpp.llama_sample_token_mirostat(self.ctx, candidates_p, self.params.mirostat_tau, self.params.mirostat_eta, mirostat_m, mirostat_mu)
+						llama_cpp.llama_sample_temperature(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.temp))
+						id = llama_cpp.llama_sample_token_mirostat(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.mirostat_tau), llama_cpp.c_float(self.params.mirostat_eta), llama_cpp.c_int(mirostat_m), llama_cpp.c_float(mirostat_mu))
 					elif self.params.mirostat == 2:
 						mirostat_mu = 2.0 * self.params.mirostat_tau
-						llama_cpp.llama_sample_temperature(self.ctx, candidates_p, self.params.temp)
-						id = llama_cpp.llama_sample_token_mirostat_v2(self.ctx, candidates_p, self.params.mirostat_tau, self.params.mirostat_eta, mirostat_mu)
+						llama_cpp.llama_sample_temperature(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.temp))
+						id = llama_cpp.llama_sample_token_mirostat_v2(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.mirostat_tau), llama_cpp.c_float(self.params.mirostat_eta), llama_cpp.c_float(mirostat_mu))
 					else:
 						# Temperature sampling
 						llama_cpp.llama_sample_top_k(self.ctx, candidates_p, top_k)
-						llama_cpp.llama_sample_tail_free(self.ctx, candidates_p, self.params.tfs_z)
-						llama_cpp.llama_sample_typical(self.ctx, candidates_p, self.params.typical_p)
-						llama_cpp.llama_sample_top_p(self.ctx, candidates_p, self.params.top_p)
-						llama_cpp.llama_sample_temperature(self.ctx, candidates_p, self.params.temp)
+						llama_cpp.llama_sample_tail_free(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.tfs_z))
+						llama_cpp.llama_sample_typical(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.typical_p))
+						llama_cpp.llama_sample_top_p(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.top_p))
+						llama_cpp.llama_sample_temperature(self.ctx, candidates_p, llama_cpp.c_float(self.params.temp))
 						id = llama_cpp.llama_sample_token(self.ctx, candidates_p)
 				# print("`{}`".format(candidates_p.size))