0 から 1 のクイックスタートシナリオに関する質問アプリケーションシナリオのインテリジェントな生成

序章
設定設定
促す
サンプル応答サンプル応答
API リクエストインターフェイスリクエスト
その他の情報ダウンロード

ChatGPT は現在最も高度な AI チャットボットであり、写真やテキストを理解して流暢で興味深い回答を生成できます。AI 時代のトレンドについていくには、ChatGPT の使い方を学ばなければなりません。OpenAI がリリースした最新の GPT-4 モデルと、それが ChatGPT チャットボットにより強力な機能をもたらす方法について知りたい場合は、OpenAI の公式 Web サイトが推奨する 48 の最良のアプリケーションシナリオを見逃すことはできません。、0から1まですばやく開始して、それらを習得できます。

この AI の時代では、他人に転覆されたくない場合は、まず他人を転覆する必要があります。他人を覆すことができない場合は、ChatGPT を使用して技術レベルと創造性を向上させてください。

ChatGPT には大きな知識ベースがあり、継続的な学習の過程で実際の状況に応じてリアルで効果的な質問を生成できます。これにより、ChatGPT は面接の準備や面接において特に価値があり、特定の分野の特定の用語を理解し、ユーザーが専門的な問題をより迅速かつ深く理解するのに役立ち、最終的にユーザーの特定の要件に基づいて適切な質問をすることができます.最も価値のある情報。

序章

面接の質問面接の質問
面接の質問を作成します面接の質問を作成します。

設定設定

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

説明:
0.Engine設定は、使用するモデルを定義します。たとえば、text-davinci-003 はテキスト生成モデルです。この種のモデルは、入力テキストに基づいて新しい関連テキストを生成できます。
1.Max tokensリクエストで返されるトークンの最大数を示します. たとえば、chatGPT を指定して最大 150 トークンを返すことができます. これにより、出力のコンテンツサイズを制御できるため、応答性と結果をより細かく制御できます。通常、トークンは約 4 文字または 0.75 ワードです
2. TemperaturechatGPT の出力を制御するために使用されるパラメーターです。テキストを生成するときに、chatGPT がどの程度「カジュアル」になるかを決定します。値が大きいほど、chatGPT によって生成されるテキストは予測しにくくなり、値が小さいほど、chatGPT によって生成されるテキストは予測しやすくなります。これは 0.0 から 2.0 の間であり、0 の温度設定は、ChatGPT がより保守的な応答を生成することを意味します。つまり、ランダム性が低く、より正確であり、チャットのセマンティクスをより適切に制御するのに役立ち、ChatGPT が無関係なコンテンツを生成するのを防ぐことができます。通常、この値またはを変更することをお勧めしますTop Pが、両方を変更することはお勧めしません。
3.Top p核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替手段であり、モデルは top_p 確率品質のラベルの結果を考慮します。したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。通常、この値またはを変更することをお勧めしますtemperatureが、両方を変更することはお勧めしません。
4.Frequency penaltyこれは、トレーニング中に、モデルが単語の頻度に応じて各単語の重要度を調整することを意味します。モデルがテキストをよりよく理解し、過剰適合を減らすのに役立ちます。-2.0 から 2.0 までの数値。正の値は、テキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを課し、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性を低くします。0 の頻度ペナルティは、モデルが繰り返し単語にペナルティを課さないことを意味します。これは、モデルが既存の単語を再利用する代わりに、より多くの新しい単語を生成するのに役立ちます。
5. Presence penaltyChatGPT では、定義済みの条件または状態がロボットの応答の品質に影響を与える場合があります (数値は -2.0 ～ 2.0)。正の値は、それまでにテキストに登場したかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。プレゼンスペナルティが 0 に設定されている場合、ペナルティはありません。

促す

SF 作家とのインタビューのために8 つの質問のリストを作成します。

サンプル応答サンプル応答

サイエンスフィクションを書くようになっ
たきっかけは何ですか?

あなたの作品で通常探求するテーマは何ですか
?

サイエンスフィクションのジャンルは
どのように進化してきましたか?

あなたの作品が他の SF 作家と異なる点は何だと思いますか?
あなたの作品が他の SF 作家と異なる点は何だと思いますか?

SF作家を志す人へのアドバイスは?
SF作家を志す人へのアドバイスは?

サイエンスフィクションを書く上で最も困難な側面は何ですか
?

ここ数年で、執筆プロセスはどのように変化しましたか？

読者があなたの作品から奪うべき
最も重要なことは何だと思いますか?

API リクエストインターフェイスリクエスト

Python インターフェイスリクエストの例

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 インターフェイスリクエストの例

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 コマンドの例

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 形式の例

{
    
    
  "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
}

その他の情報ダウンロード

人工知能関連の学習ルートと知識システムについて引き続き学習したい場合は、私の別のブログ「ヘビー | 完全な人工知能 AI 学習 - 基礎知識学習ルート」をお読みください。すべての資料は、料金を支払うことなくネットワークディスクから直接ダウンロードできます。このブログ
は、Github の有名なオープンソースプラットフォーム、AI テクノロジプラットフォーム、および関連分野の専門家 (Datawhale、ApacheCN、AI Youdao、Dr. Huang Haiguang など) を参照しています。約 100G の関連資料があります。すべての友達を助けます。

0 から 1 のクイック スタート シナリオに関する質問 アプリケーション シナリオのインテリジェントな生成

序章

設定設定

促す

サンプル応答 サンプル応答

API リクエスト インターフェイス リクエスト

Python インターフェイス リクエストの例

node.js インターフェイス リクエストの例