怎么命令chatgpt修改小说文本全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档

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从0到1快速入门文本转命令应用场景

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。如果你想了解最新发布的GPT-4模型，以及它如何为聊天机器人带来更强大的功能，那么你一定不要错过官网推荐的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，那你就努力运用提高你的技术水平和创造力。

的发展，使得智能命令成为现实。无论是编程、数据分析、文档编辑，还是其他领域，用户都可以通过来简化和优化自己的工作流程。不仅可以转换命令，还可以与用户进行交互和对话。它可以根据用户的输入提供反馈、建议和帮助，从而提高用户的满意度和信任度。

简介

text into .

将文本转换为编程命令。

设置

：text–003

Max ：100

：0

Top p：1.0

：0.2

：0.0

Stop ：n

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说明：

0、设置定义了你要使用的模型，例如 text–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 是指在请求中最多允许返回的 token 数目，比如你可以指定返回最多 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、是一个参数，用于控制的输出。它决定了在生成文本时会多么“随意”。值越高，生成的文本就越不可预测；值越低，生成的文本就越可预测。它在0.0到2.0之间，设置为0意味着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，但不要同时更改这两个值。

4、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。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、是指在中，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。如果将设置为 0，则表示不会有任何惩罚。

6、Stop 是一种设置，通过它可以确定你的聊天会话的结束标志。当你在中设置 Stop 为 n 时，表示你的聊天会话结束标志是换行符（n）。

提示

this text to a :

将此文本转换为编程命令：

: Ask if we need some bread

示例：询问我们是否需要一些面包

: send-msg find Do we need some bread?

输出：send- 我们需要面包吗？

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Reach out to the ski store and out if I can get my skis fixed I leave on

去滑雪用品店看看我周四出发前能不能把滑雪板修好

回复样本

send-msg find ski store Can I get my skis fixed I leave on ?

send-msg find ski store星期四出发前我能把滑雪板修好吗？

API 接口请求接口请求示例

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="Convert this text to a programmatic command:nnExample: Ask Constance if we need some breadnOutput: send-msg `find constance` Do we need some bread?nnReach out to the ski store and figure out if I can get my skis fixed before I leave on Thursday",
  temperature=0,
  max_tokens=100,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.2,
  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: "Convert this text to a programmatic command:nnExample: Ask Constance if we need some breadnOutput: send-msg `find constance` Do we need some bread?nnReach out to the ski store and figure out if I can get my skis fixed before I leave on Thursday",
  temperature: 0,
  max_tokens: 100,
  top_p: 1.0,
  frequency_penalty: 0.2,
  presence_penalty: 0.0,
  stop: ["n"],
});

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": "Convert this text to a programmatic command:nnExample: Ask Constance if we need some breadnOutput: send-msg `find constance` Do we need some bread?nnReach out to the ski store and figure out if I can get my skis fixed before I leave on Thursday",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 100,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.2,
  "presence_penalty": 0.0,
  "stop": ["n"]
}'

json格式示例

{
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Convert this text to a programmatic command:nnExample: Ask Constance if we need some breadnOutput: send-msg `find constance` Do we need some bread?nnReach out to the ski store and figure out if I can get my skis fixed before I leave on Thursday",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 100,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.2,
  "presence_penalty": 0.0,
  "stop": ["n"]
}