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ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人,它能够理解图片和文字,生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流,你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型,以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能,那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景,不管你是资深开发者、初学者,你都能够从0到1快速入门,并掌握他们。
在这个AI大时代,如果不想被人颠覆,就要先颠覆别人。如果你颠覆不了别人,那你就努力运用ChatGPT提高你的技术水平和创造力。
ChatGPT不仅能够进行流畅和有趣的对话,还能够执行一些复杂的语言任务,例如翻译编程语言。ChatGPT可以根据用户的指令,将一种编程语言转换成另外一种语言,例如从Python转换成Haskell。这样,开发人员就可以利用ChatGPT的能力,快速学习和使用不同的编程语言,从而极大提高开发人员工作效率和创造力。
Introduce 简介
Translate programming languages 翻译编程语言
To translate from one programming language to another we can use the comments to specify the source and target languages.
要从一种编程语言翻译成另一种语言,我们可以使用注释来指定源语言和目标语言。
setting 设置
Engine
:code-davinci-002
Max tokens
:54
Temperature
:0
Top p
:1.0
Frequency penalty
:0.0
Presence penalty
:0.0
Stop sequence
:###
说明:
0、Engine
设置定义了你要使用的模型,例如 text-davinci-003 是一个文本生成模型。这种模型可以根据输入的文本,生成新的、相关的文本。code-davinci-002是一个代码生成模型,特别擅长将自然语言翻译成代码,除了完成代码生成外,还支持在代码中进行代码补全。
1、Max tokens
是指在请求中最多允许返回的 token 数目,比如你可以指定 chatGPT 返回最多 54个 token。这可以帮助你控制输出的内容大小,以便更好地控制响应速度和结果。一般1个token约4个字符或者0.75个单词
2、Temperature
是一个参数,用于控制 chatGPT 的输出。它决定了 chatGPT 在生成文本时会多么“随意”。值越高,chatGPT 生成的文本就越不可预测;值越低,chatGPT 生成的文本就越可预测。它在0.0到2.0之间,Temperature设置为0意味着ChatGPT将会生成更加保守的回复,即更少的随机性和更多的准确性,这可以帮助你在聊天中更好地控制语义,并且可以防止ChatGPT产生不相关的内容。通常建议更改此值或Top P
,但不要同时更改这两个值。
3、Top p
是随温度采样的替代方案,称为核采样,其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。因此0.1意味着仅考虑包括前10%概率质量的记号。通常建议更改此值或temperature
,但不要同时更改这两个值。
4、Frequency penalty
是指在训练时,模型会根据词频来调整每个单词的重要性。它可以帮助模型更好地理解文本,并减少过拟合。介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率惩罚新标记,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。Frequency penalty设置为0意味着模型不会对重复的词进行惩罚。它可以帮助模型生成更多的新词,而不是重复使用已有的词。
5、Presence penalty
是指在ChatGPT中,一些预先定义的条件或者状态可能会影响机器人回答的质量,介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记到目前为止是否出现在文本中来惩罚它们,从而增加模型谈论新主题的可能性。如果将 Presence penalty 设置为 0,则表示不会有任何惩罚。
6、Stop sequence
是一种设置,通过它可以确定你的聊天会话的结束标志。当你在 ChatGPT中设置 Stop sequence为 ### 时,表示你的聊天会话结束标志是(###)。
Prompt 提示
##### Translate this function from Python into Haskell 将此函数从Python转换为Haskell
### Python
def predict_proba(X: Iterable[str]):
return np.array([predict_one_probas(tweet) for tweet in X])
### Haskell
Sample response 回复样本
predict_proba :: [String] -> [Probability]
predict_proba = map predict_one_probas
API request 接口请求
python接口请求示例
import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
response = openai.Completion.create(
model="code-davinci-002",
prompt="##### Translate this function from Python into Haskell\n### Python\n \n def predict_proba(X: Iterable[str]):\n return np.array([predict_one_probas(tweet) for tweet in X])\n \n### Haskell",
temperature=0,
max_tokens=54,
top_p=1.0,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0,
stop=["###"]
)
node.js接口请求示例
const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");
const configuration = new Configuration({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);
const response = await openai.createCompletion({
model: "code-davinci-002",
prompt: "##### Translate this function from Python into Haskell\n### Python\n \n def predict_proba(X: Iterable[str]):\n return np.array([predict_one_probas(tweet) for tweet in X])\n \n### Haskell",
temperature: 0,
max_tokens: 54,
top_p: 1.0,
frequency_penalty: 0.0,
presence_penalty: 0.0,
stop: ["###"],
});
curl命令示例
curl https://api.openai.com/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
"model": "code-davinci-002",
"prompt": "##### Translate this function from Python into Haskell\n### Python\n \n def predict_proba(X: Iterable[str]):\n return np.array([predict_one_probas(tweet) for tweet in X])\n \n### Haskell",
"temperature": 0,
"max_tokens": 54,
"top_p": 1.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0,
"stop": ["###"]
}'
json格式示例
{
"model": "code-davinci-002",
"prompt": "##### Translate this function from Python into Haskell\n### Python\n \n def predict_proba(X: Iterable[str]):\n return np.array([predict_one_probas(tweet) for tweet in X])\n \n### Haskell",
"temperature": 0,
"max_tokens": 54,
"top_p": 1.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0,
"stop": ["###"]
}
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这篇博客参考了Github知名开源平台,AI技术平台以及相关领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料,希望能帮助到所有小伙伴们。