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可以用来创建语句情绪分类器，来帮助你对各种推文、博客、评论等语句进行分类管理。它可以帮助你跟踪、分析和自动化语句，以帮助提高效率并有效地进行分类管理。另外，ChatGPT还能够根据你的活动对语句个性化分类，以便你可以根据关键词或主题快速找到相关语句。

Introduce 简介

Tweet classifier 推文分类
This is a basic prompt for detecting sentiment.
这是检测情绪的基本提示。

setting 设置

Engine： text-davinci-003
Max tokens：60
Temperature：0
Top p：1.0
Frequency penalty：0.5
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。

Prompt 提示

Decide whether a Tweet’s sentiment is positive, neutral, or negative. 判断推文的情绪是正面、中性还是负面。
Tweet: “I loved the new Batman movie!” 推文：“我喜欢新的蝙蝠侠电影！“
Sentiment: 情绪：

Sample response 回复样本

Positive 积极

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="Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:",temperature=0,max_tokens=60,top_p=1.0,frequency_penalty=0.5,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: "Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:",temperature: 0,max_tokens: 60,top_p: 1.0,frequency_penalty: 0.5,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": "Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:","temperature": 0,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.5,"presence_penalty": 0.0
}'

json格式示例

{"model": "text-davinci-003","prompt": "Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.\n\nTweet: \"I loved the new Batman movie!\"\nSentiment:","temperature": 0,"max_tokens": 60,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.5,"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。