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全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-场景问题智能生成从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

时间:2023-04-12 09:35:12浏览次数:40  
标签:场景 示例 0.0 fiction penalty science ChatGPT 源代码

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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拥有大量的知识库,并且能够在不断学习的过程中,根据实际情况生成真实有效的问题。这使得ChatGPT在面试准备和访谈方面变得特别有价值,它可以理解具体领域中的特定术语,帮助用户对专业问题有更快速和深入的了解,最终根根据用户的特定要求提出合适的问题,以便帮助用户获得最有价值的信息。

Introduce 简介

Interview questions 面试问题
Create interview questions. 创建面试问题。

setting 设置

Engine: text-davinci-003
Max tokens:150
Temperature:0.5
Top p:1.0
Frequency penalty:0.0
Presence penalty:0.0

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。
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150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。

Prompt 提示

Create a list of 8 questions for my interview with a science fiction author:
为我对一位科幻小说作者的采访列出8个问题:

Sample response 回复样本

  1. What inspired you to write science fiction?
    是什么激发了你写科幻小说的灵感?
  2. What themes do you typically explore in your work?
    在你的作品中,你通常探索哪些主题?
  3. How has the genre of science fiction evolved over time?
    随着时间的推移,科幻小说的类型是如何演变的?
  4. What do you think sets your work apart from other science fiction authors?
    你认为你的作品与其他科幻小说家的区别是什么?
  5. What advice would you give to aspiring science fiction authors?
    你会给予有抱负的科幻小说作者什么建议?
  6. What are some of the most challenging aspects of writing science fiction?
    写科幻小说最具挑战性的方面是什么?
  7. How has your writing process changed over the years?
    这些年来,你的写作过程发生了什么变化?
  8. What do you think is the most important thing for readers to take away from your work?
    你认为读者从你的作品中得到的最重要的东西是什么?

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="text-davinci-003",
  prompt="Create a list of 8 questions for my interview with a science fiction author:",
  temperature=0.5,
  max_tokens=150,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0
)

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: "text-davinci-003",
  prompt: "Create a list of 8 questions for my interview with a science fiction author:",
  temperature: 0.5,
  max_tokens: 150,
  top_p: 1.0,
  frequency_penalty: 0.0,
  presence_penalty: 0.0,
});

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": "text-davinci-003",
  "prompt": "Create a list of 8 questions for my interview with a science fiction author:",
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 150,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}'

json格式示例

{
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Create a list of 8 questions for my interview with a science fiction author:",
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 150,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}

其它资料下载

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标签:场景,示例,0.0,fiction,penalty,science,ChatGPT,源代码
From: https://www.cnblogs.com/huxiaoai/p/17308645.html

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