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。
ChatGPT的訓練資料涵蓋了大量的食材和食譜,可以透過結合大量的料理方法,快速地為使用者生成符合自己口味的食譜。所以在和美食相關的行業,ChatGPT可以根據使用者的各種美食需求,為其提供美味又有營養的餐食搭配,幫助使用者更輕鬆地製作美食,享受美味。
Introduce 簡介
Recipe creator (eat at your own risk) 食譜創造者(吃東西的風險自負)
Create a recipe from a list of ingredients.
根據配料列表建立食譜。
setting 設定
Engine
: text-davinci-003
Max tokens
:120
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120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。通常建議更改此值或Top P
,但不要同時更改這兩個值。
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
Write a recipe based on these ingredients and instructions:
Frito Pie 墨西哥玉米片派
Ingredients: 成分
Fritos 玉米煎餅
Chili 辣椒
Shredded cheddar cheese 切達乾酪絲
Sweet white or red onions, diced small 甜的白色或紅色洋蔥,切成小塊
Sour cream 酸奶油
Instructions: 說明:
Sample response 回覆樣本
- Preheat oven to 350 degrees F.
- Spread a layer of Fritos in the bottom of a 9x13 inch baking dish.
- Top the Fritos with a layer of chili.
- Sprinkle the chili with shredded cheddar cheese.
- Sprinkle the cheese with diced onions.
- Bake in preheated oven for 25 minutes.
- Remove from oven and top with a dollop of sour cream.
- Serve warm. Enjoy!
1.烤箱預熱到華氏350度。
2.在一個9 x13英寸的烤盤底部鋪上一層玉米煎餅。
3.在炸玉米餅上放一層辣椒。
4.在辣椒上撒上切達乾酪絲。
5.在乳酪上撒上洋蔥丁。
6.入預熱烤箱烤25分鐘。
7.從烤箱中取出,在上面放一團酸奶油。
8.趁熱食用。好好享受吧!
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="Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
temperature=0.3,
max_tokens=120,
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: "Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
temperature: 0.3,
max_tokens: 120,
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": "Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 120,
"top_p": 1.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0
}'
json格式示例
{
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "Write a recipe based on these ingredients and instructions:\n\nFrito Pie\n\nIngredients:\nFritos\nChili\nShredded cheddar cheese\nSweet white or red onions, diced small\nSour cream\n\nInstructions:",
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 120,
"top_p": 1.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0
}
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