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。

使用ChatGPT可以快速轻松地通过简单的提示去生成高质量的电子表格。这项技术利用了ChatGPT的强大的自然语言处理能力，可以根据输入的提示自动搜索相关信息并生成电子表格。相比传统的查找数据，再根据数据编写电子表格的方式，使用ChatGPT可以大大提高电子表格的生成效率和质量，从而可以更快速、更准确地完成数据处理任务。

Introduce 简介

Spreadsheet creator 电子表格创建者
Create spreadsheets of various kinds of data. It’s a long prompt but very versatile. Output can be copy+pasted into a text file and saved as a .csv with pipe separators.
创建各种数据的电子表格。这是一个很长的提示，但非常通用。输出可以复制+粘贴到文本文件中，并保存为带有管道分隔符的.csv文件。

setting 设置

Engine：text-davinci-003
Max tokens：60
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64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

A two-column spreadsheet of top science fiction movies and the year of release:

Title | Year of release
这是一个两列的顶级科幻电影和上映年份的电子表格：
标题|发布年份

Sample response 回复样本

Alien | 1979
Blade Runner | 1982
The Terminator | 1984
The Matrix | 1999
Avatar | 2009
Interstellar | 2014
Ex Machina | 2015
Arrival | 2016
Ready Player One | 2018
外星人|1979年
银翼杀手|1982年
终结者|1984年
黑客帝国|1999年
阿凡达|2009年
星际穿越|2014年
前马奇纳|2015年
抵达|2016年
玩家一号|2018年

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="A two-column spreadsheet of top science fiction movies and the year of release:\n\nTitle |  Year of release",temperature=0.5,max_tokens=60,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: "A two-column spreadsheet of top science fiction movies and the year of release:\n\nTitle |  Year of release",temperature: 0.5,max_tokens: 60,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": "A two-column spreadsheet of top science fiction movies and the year of release:\n\nTitle |  Year of release","temperature": 0.5,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.0,"presence_penalty": 0.0
}'

json格式示例

{"model": "text-davinci-003","prompt": "A two-column spreadsheet of top science fiction movies and the year of release:\n\nTitle |  Year of release","temperature": 0.5,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.0,"presence_penalty": 0.0
}

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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。