全網最詳細中英文ChatGPT-GPT-4示例文件-官網推薦的48種最佳應用場景——從0到1快速入門語言翻譯應用場景（附python/node.js/curl命令原始碼，小白也能學）

虎嘯AI發表於2023-03-22
ChatGPTPythonNode.js原始碼

目錄

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ChatGPT是目前最先進的AI聊天機器人，它能夠理解圖片和文字，生成流暢和有趣的回答。如果你想跟上AI時代的潮流，你一定要學會使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新發布的GPT-4模型，以及它如何為ChatGPT聊天機器人帶來更強大的功能，那麼你一定不要錯過OpenAI官網推薦的48種最佳應用場景，不管你是資深開發者、初學者，你都能夠從0到1快速入門，並掌握他們。

在這個AI大時代，如果不想被人顛覆，就要先顛覆別人。如果你顛覆不了別人，那你就努力運用ChatGPT提高你的技術水平和創造力。

  • 與其他翻譯工具不同，使用ChatGPT可以考慮文字的上下文和目標語言的習慣和禮貌用語，生成更自然和恰當的翻譯。
  • 使用ChatGPT進行風格轉換。您可以指定您想要的翻譯風格，例如正式、幽默、簡潔等，讓ChatGPT根據您的要求調整翻譯的語氣和表達。

Introduce 簡介

Translates English text into French, Spanish and Japanese.
將英語文字翻譯成法文、西班牙文和日文。

setting 設定

Engine：text-davinci-003
Max tokens：100
Temperature：0.3
Top p：1.0
Frequency penalty：0.0
Presence penalty：0.0

說明：
0、Engine 設定定義了你要使用的模型，例如 text-davinci-003 是一個文字生成模型。這種模型可以根據輸入的文字，生成新的、相關的文字。
1、Max tokens是指在請求中最多允許返回的 token 數目，比如你可以指定 chatGPT 返回最多 64個 token。這可以幫助你控制輸出的內容大小，以便更好地控制響應速度和結果。一般1個token約4個字元或者0.75個單詞
2、Temperature 是一個引數，用於控制 chatGPT 的輸出。它決定了 chatGPT 在生成文字時會多麼“隨意”。值越高，chatGPT 生成的文字就越不可預測；值越低，chatGPT 生成的文字就越可預測。它在0.0到2.0之間，Temperature設定為0意味著ChatGPT將會生成更加保守的回覆，即更少的隨機性和更多的準確性，這可以幫助你在聊天中更好地控制語義，並且可以防止ChatGPT產生不相關的內容。
3、Top P 是隨溫度取樣的替代方案，稱為核取樣，其中模型考慮具有top_p機率質量的標記的結果。因此0.1意味著僅考慮包括前10%機率質量的記號。通常建議更改此值或 temperature，但不要同時更改這兩個值。
4、Frequency penalty是指在訓練時，模型會根據詞頻來調整每個單詞的重要性。它可以幫助模型更好地理解文字，並減少過擬合。介於-2.0和2.0之間的數字。正值會根據新標記在文字中的現有頻率懲罰新標記，從而降低模型逐字重複同一行的可能性。Frequency penalty設定為0意味著模型不會對重複的詞進行懲罰。它可以幫助模型生成更多的新詞，而不是重複使用已有的詞。
5、Presence penalty是指在ChatGPT中，一些預先定義的條件或者狀態可能會影響機器人回答的質量，介於-2.0和2.0之間的數字。正值會根據新標記到目前為止是否出現在文字中來懲罰它們，從而增加模型談論新主題的可能性。如果將 Presence penalty 設定為 0，則表示不會有任何懲罰。

Prompt 提示

Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:
What rooms do you have available?
將這句話轉換為1.法語 2.西班牙語 3.日語：你們有什麼房間？

Sample response 回覆樣本

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 介面請求

python介面請求示例

import os
import openai

openai.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介面請求示例

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
}

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