0 から 1 へのクイックスタートスマートコメント作成アプリケーションシナリオ

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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。

インテリジェントな自動テキスト処理ツールである ChatGPT は、ユーザーが少量のテキストを拡張して完成させるのに役立ち、テキストを理解しやすく覚えやすくします。たとえば、ユーザーは特定の単語または複数のキーワードを 1 ～ 2 行で入力でき、ChatGPT はユーザーの入力に従って、より詳細でリッチなテキストを生成できます。この機能は、映画のレビュー、食品のレビュー、製品のレビューなど、多くの業界で適用できます。

序章

レストランレビュー作成者レストランレビュー作成者
いくつかの単語をレストランレビューに.
いくつかの単語をレストランレビューに.

設定設定

Engine： text-davinci-003
Max tokens：64
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 64 個の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。

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これらのメモに基づいてレストランのレビューを書きます
:
名前: ブルーワーフ
名前: ブルーワーフ
ロブスター素晴らしい、うるさい、サービスは丁寧、価格は良い.
頭のロブスタースティック、うるさい、サービスは丁寧、価格は良い.
レビュー:
レビュー:

サンプル応答サンプル応答

私は最近ブルーワーフを訪れ、素晴らしい経験をしました. ロブスターは素晴らしく、価格はとても良かったです. 唯一の欠点は騒音レベルでしたが、丁寧なサービスはそれを補って余りありました. 強くお勧めします! 最近ブルーを訪れまし
たワーフ、素晴らしい経験をしました。ロブスターは素晴らしく、手頃な価格です。唯一の欠点は騒音ですが、丁寧なサービスがそれを補ってくれます。強くお勧めします！

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="Write a restaurant review based on these notes:\n\nName: The Blue Wharf\nLobster great, noisy, service polite, prices good.\n\nReview:",
  temperature=0.5,
  max_tokens=64,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0
)

node.js インターフェースリクエストの例

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: "Write a restaurant review based on these notes:\n\nName: The Blue Wharf\nLobster great, noisy, service polite, prices good.\n\nReview:",
  temperature: 0.5,
  max_tokens: 64,
  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": "Write a restaurant review based on these notes:\n\nName: The Blue Wharf\nLobster great, noisy, service polite, prices good.\n\nReview:",
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 64,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}'

json 形式の例

{
    
    
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Write a restaurant review based on these notes:\n\nName: The Blue Wharf\nLobster great, noisy, service polite, prices good.\n\nReview:",
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 64,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}

その他の情報ダウンロード

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Python インターフェイス リクエストの例

node.js インターフェース リクエストの例