全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-从0到1快速入门多语种翻译应用场景——官网推荐的48种最佳应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

news/2024/3/19 14:51:53/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/129712377
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从0到1快速入门多语种翻译应用场景

  • 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

在这里插入图片描述

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。

  • 与其他翻译工具不同,使用ChatGPT可以考虑文本的上下文和目标语言的习惯和礼貌用语,生成更自然和恰当的翻译。
  • 使用ChatGPT进行风格转换。您可以指定您想要的翻译风格,例如正式、幽默、简洁等,让ChatGPT根据您的要求调整翻译的语气和表达。

Introduce 简介

Translates English text into French, Spanish and Japanese.
将英语文本翻译成法文、西班牙文和日文。

setting 设置

Engine:text-davinci-003
Max tokens:100
Temperature:0.3
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 100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。
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

Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:
What rooms do you have available?
将这句话转换为1.法语 2.西班牙语 3.日语:你们有什么房间?

Sample response 回复样本

1.Quels sont les chambres que vous avez disponibles?
2. ¿Qué habitaciones tienes disponibles?
3. どの部屋が利用可能ですか?

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="Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.",temperature=0.3,max_tokens=100,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: "Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.",temperature: 0.3,max_tokens: 100,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": "Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.","temperature": 0.3,"max_tokens": 100,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.0,"presence_penalty": 0.0
}'

json格式示例

{"model": "text-davinci-003","prompt": "Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.","temperature": 0.3,"max_tokens": 100,"top_p": 1.0,"frequency_penalty": 0.0,"presence_penalty": 0.0
}

其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系,欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线,所有资料免关注免套路直接网盘下载》
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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