从0到1快速入门场景问题智能生成应用场景
- Introduce 简介
- setting 设置
- Prompt 提示
- Sample response 回复样本
- API request 接口请求
- python接口请求示例
- node.js接口请求示例
- curl命令示例
- json格式示例
- 其它资料下载
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
- What inspired you to write science fiction?
是什么激发了你写科幻小说的灵感?- What themes do you typically explore in your work?
在你的作品中,你通常探索哪些主题?- 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?- 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?- 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?- 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?- 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?- 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 openaiopenai.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
如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系,欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线,所有资料免关注免套路直接网盘下载》
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。