从0到1快速入门机场代码智能提取应用场景
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可以识别简单口头指令/对话提示,并根据它们来提取机场代码。例如,如果你说“从(城市/国家)到(城市/国家)”,ChatGPT就会迅速找出从那里出发的机场代码,以及要去的机场代码,以帮助你最快地安排行程。
Introduce 简介
Airport code extractor 机场代码提取器
A simple prompt for extracting airport codes from text.
从文本中提取机场代码的简单提示。
setting 设置
Engine
: text-davinci-003
Max tokens
:60
Temperature
:0
Top p
:1.0
Frequency penalty
:0.0
Presence penalty
:0.0
Stop sequence
:\n
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60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。6、
Stop sequence
是一种设置,通过它可以确定你的聊天会话的结束标志。当你在 ChatGPT中设置 Stop sequence为 \n 时,表示你的聊天会话结束标志是换行符(\n)。
Prompt 提示
Extract the airport codes from this text: 从以下文本中提取机场代码:
Text: “I want to fly from Los Angeles to Miami.” 文本:“我想从洛杉矶飞迈阿密。“
Airport codes: LAX, MIA 机场代码:LAX,MIA
Text: “I want to fly from Orlando to Boston” 文本:“我想从奥兰多飞往波士顿”
Airport codes: 机场代码:
Sample response 回复样本
MCO, BOS
API request 接口请求
python接口请求示例
import osimport openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")response = pletion.create(model="text-davinci-003",prompt="Extract the airport codes from this text:\n\nText: \"I want to fly from Los Angeles to Miami.\"\nAirport codes: LAX, MIA\n\nText: \"I want to fly from Orlando to Boston\"\nAirport codes:",temperature=0,max_tokens=60,top_p=1.0,frequency_penalty=0.0,presence_penalty=0.0,stop=["\n"])
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: "Extract the airport codes from this text:\n\nText: \"I want to fly from Los Angeles to Miami.\"\nAirport codes: LAX, MIA\n\nText: \"I want to fly from Orlando to Boston\"\nAirport codes:",temperature: 0,max_tokens: 60,top_p: 1.0,frequency_penalty: 0.0,presence_penalty: 0.0,stop: ["\n"],});
curl命令示例
curl /v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \-d '{"model": "text-davinci-003","prompt": "Extract the airport codes from this text:\n\nText: \"I want to fly from Los Angeles to Miami.\"\nAirport codes: LAX, MIA\n\nText: \"I want to fly from Orlando to Boston\"\nAirport codes:","temperature": 0,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.0,"presence_penalty": 0.0,"stop": ["\n"]}'
json格式示例
{"model": "text-davinci-003","prompt": "Extract the airport codes from this text:\n\nText: \"I want to fly from Los Angeles to Miami.\"\nAirport codes: LAX, MIA\n\nText: \"I want to fly from Orlando to Boston\"\nAirport codes:","temperature": 0,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.0,"presence_penalty": 0.0,"stop": ["\n"]}
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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。
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