ChatGPT – 快速指南
ChatGPT – 基础知识
您是否曾想象过拥有一个数字伴侣，它不仅能理解您的话语，还能提供连贯的回应?如果没有，请考虑 ChatGPT，因为这正是它所执行的功能!在本开篇章节中，让我们简要概述一下 ChatGPT 的发展历程及其一些常见用例。
ChatGPT 的演变
OpenAI 公布 ChatGPT 的网络预览版仅 5 天后，该服务就吸引了惊人的 100 万用户!ChatGPT 的成功引发了全球 AI 创新的浪潮。
自首次推出以来，OpenAI 一直在努力使 ChatGPT 变得更好。他们从使用强大的 GPT-4 模型的专业版开始。之后，他们添加了网页浏览和使用 Dall-E 创建图像等功能。
现在，ChatGPT 不仅仅用于聊天;它还能做更多的事情，例如浏览网页和制作图片。这种持续的演变凸显了 OpenAI 致力于改进和扩展 ChatGPT 的功能，为用户提供动态对话式 AI 体验。
ChatGPT 的用例
人们经常称 ChatGPT 为"无所不能的机器"，因为它非常适合完成许多不同的工作。如果它不能做某事，它可能会告诉你怎么做。许多用户发现它是各种任务的最佳选择，使其成为一般工作的首选。
ChatGPT 展示了不同行业中具有影响力的用例。让我们在本节中探索其中的一些。
用于代码编写的 ChatGPT
曾经希望有一个编码伙伴吗?开发人员正在利用 ChatGPT 作为他们的编码伴侣，利用其功能简化任何代码的编写、理解和调试。
ChatGPT 正在成为编码过程中必不可少的工具，在整个开发任务中提供宝贵的指导和支持。
示例
让我们看看下面的一个示例，该示例生成了一个用于反转字符串的 Python 程序 −
用于内容创作的 ChatGPT
使用 ChatGPT 让写作变得有趣!创作者正在使用 ChatGPT 来释放他们的创造潜力。无论是创作故事还是博客，它都有助于生成引人入胜的内容、提供灵感并简化写作过程。它还有助于总结书籍或文章。
示例
让我们看一个示例，该示例在 Facebook 上发布有关使用 Python 的 AI 免费在线课程的帖子描述 −
用于营销的 ChatGPT
企业正在使用 ChatGPT 通过创建自定义营销计划或策略来提升其营销策略。它积极地为制作广告、撰写吸引人的内容和适应趋势做出贡献，使其成为提升品牌形象的宝贵盟友。
示例
以下是我们使用 ChatGPT 为 IT 公司撰写 Google 广告标题和说明的示例 −
求职者的 ChatGPT
求职者正在将 ChatGPT 视为他们的职业教练。他们利用这个 LLM 的能力来制作简历、撰写引人注目的求职信并通过回答面试问题为面试做准备，在求职过程中找到宝贵的支持。
示例
让我们看看如何使用 ChatGPT 为软件工程师职位撰写求职信 −
ChatGPT 用于 SEO
在线内容创建者正在使用 ChatGPT 来增强他们的 SEO 工作。它会主动生成 SEO 友好的内容、元描述和博客文章，确保搜索引擎可以轻松发现它们的在线状态。
示例
在此示例中，我们使用提示为向其他企业提供 IT 解决方案的企业生成 10 个长尾关键字创意 −
医疗保健中的 ChatGPT
医疗保健领域的专业人士正在将 ChatGPT 集成到他们的工作流程中。他们将其用于临床决策支持、医疗记录保存和疾病监测、信息检索以及作为虚拟助手，从而提高医疗保健任务的整体效率。
示例
让我们看一个例子，其中 ChatGPT 比较了两种不同方法对慢性疼痛管理的有效性 −
用于客户服务的 ChatGPT
使用 ChatGPT 让与公司的交谈变得更容易!公司正在采用 ChatGPT 来简化客户互动。他们使用它来协助查询、提供信息并确保积极的用户体验，从而提高客户服务质量。
示例
在此示例中，我们作为一家杂货店，通过 ChatGPT 协助客户并提供解决方案 −
ChatGPT 教育
ChatGPT 就像一个学习伙伴!学生和教育工作者都在使用 ChatGPT 作为虚拟导师。它有助于解释复杂的主题，回答问题，并使学习在各个学科之间具有互动性，从而在教育环境中提供宝贵的支持。
娱乐领域的 ChatGPT
作家和创作者正在使用 ChatGPT 激发他们的创造力。它积极地为生成情节创意、视频游戏故事情节、编写电影剧本和对话以及创建引人入胜的内容做出贡献，使其成为娱乐行业中无价的工具。
示例
在下面的例子中，ChatGPT 正在写一个以篮球为主角的短篇小说 −
ChatGPT 作为您的日常助手
认识您的日常助手!人们依靠 ChatGPT 作为他们的日常助手，使他们的日常任务变得无缝且愉快。他们使用它来获取天气更新、设置提醒、快速获取查询答案、制定锻炼和饮食计划。
示例
让我们看看如何从 ChatGPT 中获取一些营养丰富的素食食谱 −
其他公司正在观察 ChatGPT 的广泛流行，ChatGPT 是所谓生成式 AI 浪潮的一部分，并正在探索将 LLM 集成到其产品和服务中的方法。
作为 OpenAI 的战略合作伙伴，微软已将这项技术无缝集成到其核心产品中，例如 MS 365 Suite。搜索引擎 Bing 采用 GPT 技术与谷歌的主导地位相抗衡。
谷歌已将对话式 AI 功能融入其主要搜索产品，并推出了由 LaMDA(对话应用语言模型)提供支持的聊天机器人 Bard。
我们将在后续章节中详细介绍这些用例。
ChatGPT 的局限性
作为 AI 语言模型，ChatGPT 在语言翻译、歌曲创作、研究查询甚至生成计算机代码等一系列任务中展示了其实力。这种多功能性使 ChatGPT 成为各种应用的流行工具，包括营销、日常助理任务、医疗保健支持、SEO 优化和客户服务。
尽管具有这些功能，但必须承认，与任何 AI 技术一样，ChatGPT 也有其局限性。在本节中，我们将探讨 ChatGPT 的一些局限性，从有限的上下文理解到创建不适当内容的可能性。了解这些限制可以深入了解在不同领域使用 AI 语言模型时可能遇到的挑战。
有限的上下文理解 − ChatGPT 可能难以处理细微差别或冗长的上下文，导致响应对某一特定点以外的内容缺乏理解。
输出中的潜在偏见 − ChatGPT 可能会无意中生成有偏见或敏感的内容，因此需要在应用中谨慎行事，以确保公平性和包容性。
无法验证信息 − ChatGPT 可能会生成事实上不正确或未经验证的信息，这突显了需要进行外部事实核查以确保准确性。
过度生成的倾向 − ChatGPT 容易冗长，可能会产生过于详细或冗长的响应，影响沟通的清晰度和效率。
缺乏现实世界知识 − 由于知识截止日期，ChatGPT 可能缺乏对近期事件或更新的了解，可能会提供过时的信息。
对输入措辞的敏感性 − 响应可能会根据输入措辞的细微变化而有所不同，从而导致不一致。
可能存在不当内容 − 尽管努力过滤不当请求，但 ChatGPT 可能会无意中生成违反道德或社区标准的内容。
使用 ChatGPT 的法律和道德问题
以下是与使用 ChatGPT 和其他广泛的大型语言模型相关的法律和道德问题 −
法律问题
责任 − 确定使用 ChatGPT 造成的任何意外后果的责任是一项挑战。应该有明确的法律框架来确定责任。
知识产权 − 有必要制定严格的政策，以遵守版权法并确保合规。
道德问题
隐私 − ChatGPT 交互有时可能涉及敏感数据。
透明度 − 用户在交互过程中充分了解 ChatGPT 的缺点至关重要。必须明确披露人工智能系统的性质和局限性，以管理预期。
安全风险 − ChatGPT 可能容易受到对抗性攻击和数据泄露。需要采取强大的安全措施，例如加密和持续监控。
解决这些问题需要开发商和监管机构之间持续合作，以建立适当的法律框架和道德准则。
ChatGPT – 入门
开始使用 ChatGPT 非常简单!您可以通过 OpenAI 平台使用 ChatGPT。在本章中，我们将逐步展示如何在 OpenAI 上设置帐户并开始使用 ChatGPT。
在 OpenAI 上设置帐户
如果您已经是注册的 OpenAI 用户并且之前使用过 ChatGPT，请跳过本章并继续下一章。否则，要开始使用 ChatGPT，您需要在 OpenAI 上创建一个帐户。请按照以下说明操作。
通过此链接访问 OpenAI 网站:https://openai.com。然后，您需要点击主页上的尝试 ChatGPT按钮。
接下来，您将获得 ChatGPT 登陆页面，其中包含登录和注册选项，如下所示 −
现在，需要使用您的电子邮件地址设置帐户。或者，您可以使用您的 Google、Microsoft 或 Apple 帐户继续。生成的登录页面将如下所示 −
在 ChatGPT 中编写您的第一个提示
太棒了!现在您可以开始使用 ChatGPT Web 应用了。您可以通过输入自己的提示来启动，也可以探索 ChatGPT 提供的建议。这样，您就可以直接在 Web 浏览器中执行各种自然语言处理任务。
现在，您还可以选择从 Google Play Store 和 Apple App Store 下载 ChatGPT，从而可以在 Android 和 Apple 设备上使用它。
组织聊天 - 节省时间的功能
ChatGPT 通过允许用户打开多个线程或聊天来提供节省时间的功能。在启动您的初始提示后，ChatGPT 将自动创建一个新的聊天并为其分配相关标题。有关详细信息，请参阅所提供屏幕截图的左上角。
您可以随时开始新的聊天，但有时您可能想继续几天前开始的对话。
假设您已经向 ChatGPT 询问了机器学习，之后您又参与了其他后续问题。例如，下面给出了交互进展的屏幕截图 −
现在，在聊天的这一刻，ChatGPT 具有上下文感知能力，可让您继续对话而无需重复概念。点击此处了解更多详情 −
通过以上示例，我们可以看到 ChatGPT 中的聊天是如何维护和组织的。这样可以方便地参考较早的聊天记录。
ChatGPT – 提示
我们在讨论用户如何与 ChatGPT 和其他 Open AI 模型交互时使用了"提示"一词。在本章中，我们将讨论"提示工程"对提高模型准确性的重要性。
提示的设计和制作方式会以以下方式影响模型的输出 −
设计良好的提示可以指导模型产生相关且精确的输出。
而设计不当的提示可能会导致不相关或令人困惑的输出。
这只是关于如何在 ChatGPT 中使用不同类型的提示来获取您正在寻找的准确信息的基本章节。我们希望您参考我们的教程提示工程，您将在其中找到有关此主题的详细信息。
提示及其意义
生成式 AI 模型可以根据用户要求创建各种内容，如诗歌、故事、图像和代码。但是，为了获得我们想要的输出，我们必须为这些模型提供正确的指令，即提示。
提示主要指自然语言中的一段文本，就像生成式 AI 模型输出的指南，影响其语气、风格和整体质量。事实上，提示是用户指导这些模型生成的输出的唯一方式。
ChatGPT 的提示类型
ChatGPT 中使用的提示类别作为提供给 GPT 的指导方针或说明，以引导和控制特定类型的响应和对话。让我们探索常用的提示，并了解它们可以带来哪些好处。
指导提示
指导提示是命令，它使用特定指令指导模型，说明所需格式或要包含在响应中的信息。
让我们看下面的示例 −
角色扮演提示
角色扮演提示是命令，它将输入框定为模型是一个角色或具有特定角色，并相应地指导其响应。
考虑以下示例 −
问答提示
顾名思义，QA 提示是向模型提出问题以引出信息丰富或富有创意的答案的命令。
查看以下示例 −
上下文提示
上下文提示提供上下文或背景信息以指导模型的理解和响应。
查看以下示例 −
创意讲故事提示
创意故事提示鼓励模型通过设置场景或故事元素来生成富有想象力或创造性的叙述。
观察以下提示在此示例中的工作方式 −
条件提示
条件提示指定响应的条件或约束，以引导模型的输出朝特定方向发展。
探索以下示例 −
比较提示
比较提示要求模型比较或对比不同的概念、想法或场景。考虑以下示例 −
指导性提示
指导性提示明确地指导模型在其响应中期望的行为或方法。请看以下示例 −
明确定义提示的原则
在之前的讨论中，我们强调了提示工程在影响模型输出方面的重要性。现在，让我们深入研究改进提示的推荐做法，并确定一些应避免的做法。
确保清晰度
以简单的方式组织句子和说明，使 ChatGPT 易于理解。
简洁明了
选择较短的提示和句子。将您的指令分解为更小、更连贯的句子，以提高理解力。
保持专注
确保提示以明确定义的主题为中心，以避免产生过于通用的输出的风险。
一致性
在对话过程中保持一致的语气和语言，以实现更连贯的互动。
担任…
让 ChatGPT 假设某人或某物的身份的技术已显示出显著的有效性。您可以通过指示模型"表现得像"所需的人或系统来简化您需要的模型信息。
我们已经在上一节中看到了角色扮演提示示例，其中 ChatGPT 扮演侦探。
ChatGPT – 竞争对手
多年来，ChatGPT 经历了多次迭代，每次迭代都带来了改进和附加功能。主要版本包括 −
GPT-1 − GPT-1 于 2018 年推出，是 GPT 系列的首个模型，专注于文本生成。
GPT-2 − GPT-2 于 2019 年发布，拥有 15 亿个参数，提升了游戏水平。它因其极具说服力的文本生成能力而备受关注，尽管引发了人们对虚假信息的担忧。
GPT-3 − GPT-3 于 2020 年推出，是 GPT 系列中最新、最先进的版本，拥有 1750 亿个参数。它因能够生成更自然的文本并执行各种自然语言处理任务而受到称赞。
GPT-4 − OpenAI 于 2023 年发布，声称"得益于更广泛的常识和高级推理能力，GPT-4 可以更准确地解决具有挑战性的问题。"
每次迭代都在提高自动文本生成的质量和精度方面发挥了关键作用，促进了聊天机器人和用户之间更自然、更无缝的通信。
事实上，ChatGPT 的功能预计将在未来几年发生重大发展，尤其是随着 OpenAI 积极致力于下一代 GPT-5 语言模型。
ChatGPT 的竞争对手
虽然 ChatGPT 占据着突出的地位，但包括谷歌、Meta、Anthropic 和亚马逊在内的各种竞争对手都在使用大型语言模型 (LLM)、深度学习和微调来确立其在市场上的主导地位。
在 AI 大型语言模型 (LLM) 领域，ChatGPT 有几个有希望的竞争对手。在本章中，我们将分别探讨 ChatGPT 的每种替代方案。
Google Gemini(以前称为 Google Bard)
Google Gemini 是 ChatGPT 的强大竞争对手。它于 2023 年 3 月首次亮相，是一款对话式 AI 聊天机器人，采用机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和生成式 AI 来理解用户提示并提供文本响应。
与 ChatGPT 相比，Gemini 具有访问互联网的独特能力，可将最近发布的内容中抓取的信息集成到其响应中。
Gemini 最初在大型语言模型 (LLM) Google LaMDA 上进行训练，并于 2023 年 5 月进行了变革性再训练，过渡到更高级的 Pathways 语言模型 2 (PaLM 2)。谷歌声称，PaLM 2 的信息处理速度比 LaMDA 快 500 倍，准确率也提高了 10 倍。
2024 年 2 月 8 日，谷歌将 Bard 聊天机器人更名为 Gemini。
Midjourney
Midjourney 是一款创新的 AI 工具，专门将提示快速转换为图像。通过每月的模型更新，Midjourney 不断突破创意 AI 的界限。
由于 Midjourney 是自筹资金和闭源运营的，其复杂的工作原理仍未公开。该平台采用机器学习技术，整合了大型语言和传播模型。
与 ChatGPT 和 Bing Chat 等同行相比，Midjourney 采用了独特的订阅模式，需要图形处理单元 (GPU) 才能获得最佳性能。
虽然没有免费试用，但基本计划(价格为 10 美元)可根据命令生成超过 200 张图像。
Claude 2
2023 年 7 月，人工智能公司 Anthropic 推出了其最新的聊天机器人 Claude 2，该机器人由大型语言模型驱动。
Claude 2 是 Anthropic 之前的人工智能版本 Claude 1.3 的显著升级。值得注意的改进包括基于书面指令的增强代码编写能力和扩展的"上下文窗口"。用户现在可以输入整本书，并根据其内容向 Claude 2 提出问题。
这些增强功能使 Claude 2 与 GPT-3.5 和 GPT-4 等领先模型相媲美，这些模型推动了 OpenAI 的 ChatGPT。
要了解 Claude 2，请在 https://claude.ai/ 注册。
Runway ML
Runway ML 代表了一个开创性的平台，旨在让艺术家、设计师和创作者利用机器学习的潜力。Runway ML 使用户能够使用文本提示制作视频，使用文本或图像更改视频样式，以及制作个性化的肖像、动物、样式等。
Runway ML 简单易用，无需深入的编程知识。 Runway ML 的一个突出特点是其 AI Magic Tools，它有助于实现实时视频编辑、协作和无数其他功能。
Runway ML 的 AI Magic Tools 的创造潜力是无限的，提供了多种可能性。
GitHub Copilot
GitHub Copilot 于 2021 年推出，是 GitHub 与 OpenAI 合作开发的革命性编码助手。
Copilot 无缝集成到流行的代码编辑器中，为开发人员提供实时代码建议和自动完成功能。在 OpenAI 的 Codex 的支持下，它从大量公共代码存储库中获取见解，提供上下文感知的代码片段以提高编码效率。
Copilot 通过协助开发人员进行智能代码生成、提高生产力和使编码更容易，从而改变了开发格局。与专注于自然语言对话的 ChatGPT 不同，GitHub Copilot 是专门为加快代码生成而量身定制的。
Perplexity AI
Perplexity AI 于 2022 年 8 月发布，是一个具有搜索引擎功能的 AI 聊天机器人。它基于 GPT-3 和 GPT-4 构建，采用了自然语言处理 (NLP) 和机器学习等先进技术。这使平台能够对用户查询提供准确而全面的响应。
Perplexity AI 专为实时网络搜索而设计，可确保访问不同主题的最新信息。在强大的语言模型(尤其是 OpenAI 的 GPT 技术)的推动下，该平台在理解和生成类似人类的文本方面表现出色。Perplexity AI 定位为答案引擎，致力于增强个人探索和交换信息的方式。
Perplexity AI 方便多样化的用户群使用，提供网络和 iPhone 应用程序版本。用户可以通过访问其网站自由使用 Perplexity AI。
请按照以下步骤与 Perplexity AI 互动 −
导航至 www.perplexity.ai。
在搜索栏中输入问题并点击蓝色箭头，提出问题。
评估 Perplexity AI 的响应以及提供的来源。
使用下面的"提出后续问题"栏提出后续问题，继续互动。
Meta Llama 2
Llama 2 是 Meta 的大型语言模型 (LLM)，可以在优化计算能力和资源的同时生成文本和代码。
Llama 2 的大规模多任务语言理解 (MMLU) 得分为 68.9，略低于 GPT 3.5 70.0。虽然它没有达到 GPT-4 的 86.4 分，但这种接近性使 Llama 2 成为 GPT 3.5 的可靠开源竞争对手。
需要强调的是，Llama 2 的训练数据延伸到 2022 年 9 月，额外的调整数据最近到 2023 年 7 月。相比之下，GPT 3.5 的训练数据仅涵盖到 2021 年 9 月。与 OpenAI 相比，这一区别使 Llama 2 成为更多当前信息的来源。
Amazon CodeWhisperer
Amazon CodeWhisperer 是 AWS 的 AI 代码生成器，它在庞大的代码存储库上进行训练，提供实时代码建议，范围从基于注释和现有代码的片段到完整函数。
它简化了编码任务，支持 15 种编程语言，包括 Python、Java 和 JavaScript，并与流行的IDE，例如 VS Code、IntelliJ IDEA、AWS Cloud9、AWS Lambda 控制台、JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio。
免费个人套餐包括无限制的代码建议、参考跟踪和每位用户每月 50 次安全扫描。CodeWhisperer 内置了安全扫描，可以检测漏洞并提供即时补救建议。
CodeWhisperer 还包含一个参考跟踪器，用于标记建议中的开源相似性。使用存储库 URL、文件引用和许可证详细信息注释此类建议，允许用户在实施之前查看代码。
D-ID Studio
D-ID 的 Creative Reality Studio(也称为 Studio D-ID)是一个自助服务平台，可以非常高效地使用生成式 AI 工具。它使用户能够制作具有动态、对话头像的视频。
该平台将 D-ID 的深度学习面部动画技术与 GPT 文本生成和 Stable Diffusion 文本转图像功能无缝集成。D ID 是第一个面向那些旨在使用 AI 制作创新视频的人的一体化解决方案。
Creative Reality Studio 作为一种基于网络的工具，采用最先进的面部动画和文本转语音技术来提供栩栩如生的对话式 AI 体验。
这种多功能技术可用于制作个人、历史人物、虚构人物、主持人或品牌大使的数字版本。事实上，D-ID 工作室为内容注入了生命，为平凡的文档和 PowerPoint 提供了动态替代方案。
ChatGPT – 用于内容创建
自推出以来，ChatGPT 以超出预期的速度吸引了内容创建者的注意力。在本章中，我们将了解使用 ChatGPT 进行内容创建的各种方法。除此之外，我们还将看到使用 OpenAI API 的 Python 实现。
从 OpenAI 获取 API 密钥
首先，您需要在 OpenAI 平台上注册并获取 API 密钥。获得 API 密钥后，您可以按如下方式安装 OpenAI Python 库 −
pip install openai
现在，您已准备好将 ChatGPT 的创意功能融入您的内容创建项目中。
使用 ChatGPT 生成文本
作为语言模型，ChatGPT 擅长根据用户提示制作文本。
例如，您可以使用 ChatGPT 生成故事，如下所示 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义文本生成提示
prompt = "Write a short story about a detective solving a mysterious case."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine=" gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 从 API 响应中提取生成的文本
generated_text = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的文本
print(generated_text)
注意 − 将"your-api-key-goes-here"替换为您的实际 OpenAI API 密钥。上面的示例提示模型生成一个关于侦探的短篇故事，您可以根据您的具体用例自定义提示和其他参数。
在这种情况下，我们得到了以下输出 −
Detective Mark Reynolds had been on the force for over a decade. He had seen his share of mysteries and solved his fair share of cases. But the one he was currently working on was unlike any he had encountered before.
请注意，当您将相同的代码与 OpenAI 密钥一起使用时，系统可能会在您的系统上产生不同的响应。
使用 ChatGPT 生成视频脚本
众所周知，生成视频内容需要编写脚本，而 ChatGPT 可以帮助您创建视频脚本。您可以利用生成的文本作为启动视频内容创建之旅的基础。让我们看看下面的示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义生成视频脚本的提示
prompt = "Create a script for a promotional video showcasing our new AI product."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 从 API 响应中提取生成的脚本
generated_script = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的脚本
print(generated_script)
在本例中，我们得到了以下输出 −
[Opening shot of a modern office space with employees working at their desks] Voiceover: Are you tired of mundane tasks taking up valuable time at work? Do you wish there was a way to streamline your workflow and increase productivity? [Cut to employees looking stressed and overwhelmed] Voiceover: Well, look no further. Our company is proud to introduce our latest innovation – our revolutionary AI product. [Cut to a sleek and futuristic AI device on a desk]
使用 ChatGPT 创作音乐
ChatGPT 可通过提供音乐提示或请求来创作音乐。生成的音乐创意或歌词可用作创作灵感。
这是一个简单的示例，演示了 ChatGPT 如何根据给定的提示生成短钢琴旋律 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义音乐创作提示
prompt = "Compose a short piano melody in the key of C major."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=300
)
# 从 API 响应中提取生成的音乐作品
generated_music = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的音乐
print(generated_music)
在本例中，我们得到了以下输出 −
Here is a simple piano melody in the key of C major: C D E F G A G F E D C B A C The melody begins and ends on C, the tonic note of the C major scale. It then moves up and down the scale, primarily using steps and occasionally skipping a note up or down. This gives the melody a smooth and pleasant flow.
请注意，您可以自定义提示以指导您想要创建的音乐的风格、流派或特定元素。
使用 ChatGPT 生成交互式内容
您还可以使用 ChatGPT 生成动态对话、测验或选择您自己的冒险叙述。让我们看一个示例，其中我们使用 ChatGPT 为主题为"机器人与社会"的学校戏剧生成动态对话。
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义生成对话的提示
prompt = "Write dynamic dialogues for a school play on the topic 'Robotics and society'."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 从 API 响应中提取生成的对话
generated_dialogues = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的对话
print(generated_dialogues)
以下生成的文本可以作为为剧本创建引人入胜且动态的对话的起点 −
(Scene opens with a group of students gathered around a table, discussing about a robotics project) Student 1: Okay everyone, let's finalize our project idea for the robotics competition. Student 2: How about a robot that assists elderly people in their daily tasks? Student 3: That's a great idea, but I think we can do something more impactful for society.
使用 ChatGPT 增强内容
ChatGPT 可用于提供创意建议、增强甚至总结，方法是为其提供改进或扩展现有内容的具体说明。在下面的示例中，要求模型增强所提供的内容 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义需要增强的内容
input_content = "The importance of renewable energy sources cannot be overstated.
They play a crucial role in reducing our reliance on non-renewable resources."
# 创建内容增强的提示
prompt = f"增强以下文本:
{input_content}"
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 从 API 响应中提取增强的内容
enhanced_content = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用增强的内容
print(enhanced_content)
模型将根据需要给出增强的内容 −
The significance of renewable energy sources cannot be overstated. In today's world, where concerns about climate change and resource depletion are at an all-time high, these sources of energy have become essential. They not only offer a cleaner and more sustainable alternative to traditional, non-renewable resources, but also play a crucial role in reducing our carbon footprint and mitigating the adverse effects of global warming. Renewable energy sources, such as solar, wind, hydro, geothermal, and biomass, are constantly replenished and therefore do not deplete as traditional fossil fuels do. This makes them highly valuable in promoting a more secure and sustainable energy future.
请记住，结果取决于模型的理解和创造力，您可能需要迭代或试验才能达到所需的增强水平。
使用 ChatGPT 进行内容个性化
ChatGPT 可用于通过针对特定个人或受众定制文本来实现内容个性化。以下示例展示了如何利用用户数据来个性化生成的文本，使其更具相关性和吸引力 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 用户特定信息
user_name = "Gaurav"
user_interest = "ChatGPT"
# 定义个性化内容的提示
prompt = f"Generate personalized content for {user_name}. Focus on {user_interest}."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=200
)
# 从 API 响应中提取个性化内容
personalized_content = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用个性化内容
print(personalized_content)
模型将给出如下所示的个性化内容 −
Hello Gaurav! Have you heard about ChatGPT? ChatGPT is an innovative chatbot that uses advanced artificial intelligence to have human-like conversations with you. This means that you can talk to ChatGPT just like you would talk to a friend or a real person. One of the most amazing things about ChatGPT is its ability to understand natural language. This means that you don't have to use specific keywords or phrases to communicate with it. You can simply chat with ChatGPT in your own words, and it will understand and respond to you just like a human would.
结论
在本章中，我们了解了 ChatGPT 如何帮助制作文本、创建视频脚本、创作音乐，甚至使交互式内容变得更好。我们展示了 ChatGPT 如何在不同的创意任务中像一个乐于助人的朋友。
ChatGPT – 用于营销
阅读本章，了解 ChatGPT 如何帮助您增强营销策略的不同方面。我们将探索营销领域的各种 ChatGPT 应用程序，例如电子邮件自动化、广告文案、社交媒体内容、聊天机器人和语言翻译。
除此之外，我们还将看到使用 OpenAI API 对这些应用程序进行 Python 实现。
使用 ChatGPT 进行电子邮件自动化
电子邮件营销仍然是客户参与的基石。使用 ChatGPT，您可以简化和个性化您的电子邮件自动化流程。让我们看一个使用 OpenAI API 生成个性化电子邮件的 Python 代码示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义客户详细信息
customer_name = "Gaurav"
customer_interest = "Herbal Handwash"
# 创建电子邮件生成提示
prompt = f"Compose a personalized email to {customer_name} highlighting the
benefits of {customer_interest}."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=200
)
# 从 API 响应中提取生成的电子邮件
generated_email = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的电子邮件
print(generated_email)
我们将得到以下输出 −
Subject: Say goodbye to harsh chemicals with Herbal Handwash! Hello Gaurav, I hope this email finds you well. I am writing to introduce you to a product that has completely changed my handwashing routine - Herbal Handwash. I believe you will also find it just as amazing as I did. As you may already know, traditional hand soaps can be harsh on our skin with their strong chemicals and fragrances. But with Herbal Handwash, you can say goodbye to those worries. Made with all-natural ingredients and essential oils, this handwash is gentle and nourishing to the skin. It is free of any harsh chemicals, parabens and sulfates making it suitable for all skin types. Apart from being gentle on the skin, Herbal Handwash also leaves a subtle and refreshing fragrance on your hands. The blend of essential oils gives it a pleasant aroma which is not overpowering. Unlike other chemical-based hand soaps, you won't have any harsh or artificial chemicals.
此示例演示了 ChatGPT 如何帮助自动为您的客户创建个性化电子邮件。
使用 ChatGPT 撰写广告文案
您可以使用 ChatGPT 制作引人注目且具有说服力的广告文案，这对于营销成功至关重要。让我们看一个 Python 示例，它为我们名为"Hexa Pro"的产品生成 150 字的广告 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义产品详细信息
product_name = "Hexa Pro"
product_benefits = "cutting-edge features, unmatched performance"
# 创建广告文案生成提示
prompt = f"Create an ad copy for the new {product_name}
highlighting its {product_benefits}."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
# 从 API 响应中提取生成的广告文案
generated_ad_copy = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的广告文案
print(generated_ad_copy)
查看下面生成的广告文案 −
Introducing the new Hexa Pro - the ultimate machine that sets new standards in performance and innovation. Say goodbye to ordinary and hello to extraordinary with its cutting-edge features and unmatched power. Experience a new level of precision with its state-of-the-art hexagonal blades that effortlessly glide through any material. From tough fabrics to dense materials, Hexa Pro tackles it all with ease. Plus, its advanced motor delivers lightning-fast speed for seamless cuts every time. But that's not all, Hexa Pro is designed for comfort and convenience. With its ergonomic handle and lightweight body, you can work for hours without any strain. And the convenient cordless design allows you to take it anywhere without any hassle.
聊天机器人和 ChatGPT
聊天机器人在客户互动中已成为不可或缺的一部分。ChatGPT 可以帮助您增强聊天机器人的对话能力。
这是一个 Python 示例 −
import openai
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
messages = [ {"role": "system", "content": "You are an intelligent assistant."} ]
while True:
message = input("user: ")
if message:
messages.append(
{"role": "user", "content": message},
)
chat = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4", messages=messages
)
reply = chat.choices[0].message.content
print(f"Bot: {reply}")
messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
执行提供的代码后，系统会提示您输入查询。例如，如果我们使用查询"我从您的网站购买了产品 X，并希望启动替换。您能指导我完成该过程吗?"该代码利用 ChatGPT 生成响应，并且由于无限 while 循环，它会不断寻求用户的输入。
user: "I've purchased product X from your website and wish to initiate a replacement. Could you guide me through the process?" Bot: To initiate a replacement for the product you purchased from our website, please follow these steps: 1. Contact our customer service team using the contact information provided on our website. You can usually find the contact details on the "Contact Us" page or in the order confirmation email you received. 2. Inform the customer service representative that you would like to initiate a replacement for product X. Provide them with your order number, the details of the item you purchased, and the reason for requesting a replacement. 3. Our customer service team will guide you through the replacement process, which may include returning the original product and receiving a new one, or arranging for a replacement to be shipped to you. 4. Follow any instructions provided by our team regarding returning the product, receiving the replacement, or any other necessary steps to complete the replacement process. If you have any specific questions or need further assistance during the process, please do not hesitate to reach out to our customer service team for more personalized help.
使用 ChatGPT 生成社交媒体内容
在社交媒体上创建引人注目的内容对于提高品牌知名度至关重要。ChatGPT 可以帮助您创建引人入胜的社交媒体帖子。
让我们看一个 Python 示例，其中 ChatGPT 在"国家工程师日"创建引人入胜的社交媒体内容 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义主题或事件
topic = "National Engineers Day"
# 创建社交媒体内容提示
prompt = f"Create a social media post about {topic} that
sparks interest and engagement."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=200
)
# 从 API 响应中提取生成的社交媒体帖子
generated_social_media_post = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的帖子
print(generated_social_media_post)
它将产生以下输出 −
Happy National Engineers Day! Let's take a moment to appreciate the brilliant minds behind our modern world. Whether it's designing towering skyscrapers or developing life-saving medical devices, engineers play a crucial role in shaping our society. Share in the comments how engineers have impacted your life or tag a friend who is an engineering mastermind. Let's celebrate and honor these innovative problem solvers today and every day! #NationalEngineersDay #Innovators #ProblemSolvers #EngineeringPride
使用 ChatGPT 进行语言翻译
在全球范围内扩大影响力通常需要多语言交流。ChatGPT 可以协助进行语言翻译。这是一个 Python 示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义要翻译的文本
text_to_translate = "This is Tutorialspoint.com-Providing top-rated
Tutorials, Video Courses, and Certifications."
# 创建翻译提示
prompt = f"Translate the following English text to French: '{text_to_translate}'"
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 从 API 响应中提取翻译文本
translated_text = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用翻译文本
print(translated_text)
您将获得以下翻译文本 −
Il s'agit de Tutorialspoint.com, qui fournit des tutoriels de qualité supérieure, des cours vidéo et des certifications réputées.
结论
在本章中，我们探讨了 ChatGPT 等高级语言模型如何改变数字营销。我们介绍了电子邮件自动化、广告文案、聊天机器人、社交媒体内容和语言翻译，并展示了 ChatGPT 如何使营销更轻松、更有效。
ChatGPT – 为求职者提供支持
找工作可能很困难，但像 ChatGPT 这样的人工智能工具可以让这个过程变得简单一些。在本章中，我们将探讨 ChatGPT 如何在求职过程的各个阶段(从创建简历到准备面试)为求职者提供支持。
使用 ChatGPT 制作简历
我们了解在这个竞争激烈的就业市场中拥有一份令人印象深刻的简历的重要性。 ChatGPT 可以帮助您创建一份根据您的技能和经验量身定制的引人注目的简历。
示例
这是一个使用 OpenAI API 的 Python 示例，可帮助您开始制作简历 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义您的专业详细信息
experience = "Over 8 years in project management"
skills = "Proficient in Python and Java, strong communication skills"
education = "Master's degree in computer applications"
# 创建简历生成的提示
prompt = f"Create a professional resume for a candidate with the following
details:
Experience: {experience}
Skills: {skills}
Education: {education}"
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=300
)
# 从 API 响应中提取生成的简历
generated_resume = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的简历
print(generated_resume)
输出
检查下面的输出 −
[Full Name] [Address] [City, State ZIP Code] [Phone Number] [Email Address] Objective: Highly skilled and dedicated Project Manager with over 8 years of experience in successfully managing and delivering projects. Possess strong technical skills in Python and Java, combined with excellent communication and leadership abilities. Seeking a challenging position in a dynamic organization where I can utilize my skills and expertise to drive successful project outcomes. Professional Experience: Project Manager [Company Name] | [City, State] [Dates of Employment] - Successfully managed multiple projects simultaneously, ensuring on-time delivery and within budget. - Developed and executed project plans, and monitored progress to achieve project milestones. - Collaborated with cross-functional teams to define project goals, scope, and requirements.
使用 ChatGPT 生成求职信
我们知道精心制作的求职信可以补充我们的简历。ChatGPT 还可用于生成有影响力的求职信。
示例
这是一个 Python 示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义职位和简介
job_position = "Data Scientist"
introduction = "I am writing to express my interest in the
Data Scientist position at your company."
# 创建求职信生成提示
prompt = f"Generate a cover letter for the position of {job_position}
with the following introduction:
{introduction}"
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=200
)
# 从 API 响应中提取生成的求职信
generated_cover_letter = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的求职信
print(generated_cover_letter)
输出
检查下面的输出 −
[Your Name] [Address] [City, State ZIP Code] [Email Address] [Today's Date] [Hiring Manager's Name] [Company Name] [Address] [City, State ZIP Code] Dear [Hiring Manager's Name], I am writing to express my keen interest in the Data Scientist position at [Company Name]. As a highly analytical and technically skilled individual, I am confident in my ability to make a meaningful contribution to your team and drive data-driven decision making. With a Bachelor's degree in Computer Science and a Master's degree in Data Science, I have a strong foundation in statistics, data analysis, and machine learning algorithms. Over the past four years, I have gained experience working as a Data Scientist in various industries, including finance, healthcare, and e-commerce. This has allowed me to develop a diverse skill set and expertise in handling large and complex datasets.
使用 ChatGPT 生成推荐请求
获得推荐可以提高您的求职成功率。ChatGPT 还可以帮助生成来自某人的推荐请求和为某人撰写的推荐信。
示例
以下 Python 代码可以帮助您为前同事生成推荐信 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义您与推荐人的关系以及具体技能/经验
relationship = "Former colleague"
skills_experience = "Worked together on several successful projects"
# 创建推荐请求提示
prompt = f"Compose a recommendation letter for someone you've worked with
in the past, emphasizing the following:
Relationship:
{relationship}
Skills/Experiences: {skills_experience}"
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=350
)
# 从 API 响应中提取生成的推荐请求
generated_recommendation_letter = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的请求
print(generated_recommendation_letter)
输出
这是生成的推荐信 −
[Your Name] [Company Name] [Address] [City, State ZIP Code] [Date] To whom it may concern, I am writing this letter to highly recommend [colleague's name] for any professional opportunities that may come their way. I had the pleasure of working with [colleague's name] for [number of years/months] at [previous company]. [He/She] was a valuable member of our team and [his/her] contributions were instrumental in the success of several of our projects.
示例
以下代码显示了如何为前同事生成推荐信请求信 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义您与推荐人的关系以及具体技能/经验
relationship = "Former colleague"
skills_experience = "Worked together on several successful projects"
# 创建推荐请求提示
prompt = f"Compose a recommendation request from someone you've worked with in
the past, emphasizing the following:
Relationship:
{relationship}
Skills/Experiences: {skills_experience}"
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=350
)
# 从 API 响应中提取生成的推荐请求
generated_recommendation_request = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的请求
print(generated_recommendation_request)
输出
这是生成的推荐请求信 −
Subject: Request for a professional recommendation Dear [Former Colleague's Name], I hope this letter finds you well. I am writing to you to seek a professional recommendation for a new opportunity that has recently opened up for me. As you know, we had the opportunity to work together at [Company Name] for [Duration of Time]. It was a pleasure collaborating with you on various projects, and I truly value the skills and experiences that I gained from our time together. Your knowledge and work ethic have always been an inspiration to me, and I am grateful for the opportunity to have worked alongside you. I am currently in the process of seeking new career opportunities, and I believe your recommendation would significantly contribute to my job search. I am confident that your firsthand experience working with me will add value to my professional profile and make me a strong candidate for the role I am applying for.
使用 ChatGPT 进行面试准备
我们也可以使用 ChatGPT 来生成常见面试问题的答案。它可以帮助求职者为即将到来的面试做准备。
示例
查看以下示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义一个常见的面试问题
interview_question = "Can you tell me about yourself?"
# 创建面试回答提示
prompt = f"Prepare a response to the following interview
question:
{interview_question}"
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 从 API 响应中提取生成的面试响应
generated_interview_response = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的响应
print(generated_interview_response)
输出
下面给出的是 ChatGPT 生成的响应 −
Of course! I am a highly motivated and driven individual with a strong passion for personal and professional growth. I have a strong academic background, having graduated with honors from XYZ University with a degree in ABC. My education has provided me with a well-rounded skill set, including excellent communication, critical thinking, and problem-solving skills.
使用 ChatGPT 进行技能开发
ChatGPT 还可用于获得技能开发指导，并推荐在线课程或资源以提高求职者的资格。
示例
以下是示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义您想要开发的技能
skill_to_develop = "Data Science"
# 创建技能发展指导提示
prompt = f"Suggest resources and a learning path for someone looking
to develop skills in {skill_to_develop}."
# 指定 OpenAI 引擎并发出请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=200
)
# 从 API 响应中提取生成的技能发展指导
generated_skill_development = response['choices'][0]['text']
# 根据需要打印或使用生成的指导
print(generated_skill_development)
输出
以下是从 ChatGPT 生成的课程指导和建议 −
Basic Programming Skills: The first step towards developing skills in data science is to have a strong foundation in programming. A good place to start would be learning Python or R programming languages, as they are widely used in data analysis and have a variety of libraries and tools specifically designed for data science. Resources: - Codeacademy: Python and R courses for beginners - Coursera: "Python for Data Science and AI" and "R Programming" courses - DataCamp: interactive courses for learning Python and R with a focus on data science
注意 − 当您使用 OpenAI 密钥使用相同的代码时，上面给出的 Python 示例可能会在您的系统上产生不同的响应。
结论
在本章中，我们探讨了 ChatGPT 如何简化求职过程。我们介绍了简历制作、求职信、推荐信、面试准备和技能开发等应用程序，并展示了 ChatGPT 如何指导您并简化您的求职过程。
ChatGPT – 用于代码编写
ChatGPT 可以作为一个多功能的伴侣，帮助开发人员完成各种编码任务，例如生成代码片段、修复错误、优化代码、快速原型设计和在语言之间翻译代码。本章将通过使用 OpenAI API 的 Python 实际示例指导您如何通过 ChatGPT 增强您的编码体验。
使用 ChatGPT 自动生成代码
我们可以使用 ChatGPT 轻松地以任何编程语言创建代码片段。让我们看一个例子，我们使用 OpenAI API 生成一个 Python 代码片段来检查给定的数字是否是阿姆斯特朗数 −
示例
import openai # 设置您的 OpenAI API 密钥 openai.api_key = 'your-api-key-goes-here' # 提供代码生成提示 prompt = "生成 Python 代码来检查该数字是否是阿姆斯特朗数。" # 向 OpenAI API 发出代码完成请求 response = openai.Completion.create( engine="gpt-3.5-turbo-instruct", prompt=prompt, max_tokens=200 ) # Extract and print the generated code from the API response generated_code = response['choices'][0]['text'] print(generated_code)
输出
上述代码片段将为我们提供以下 Python 代码片段，我们可以使用它来检查给定的数字是否是阿姆斯特朗数。
num = int(input("Enter a number: "))
sum = 0
temp = num
while temp > 0:
digit = temp % 10
sum += digit ** 3
temp //= 10
if num == sum:
print(num, "is an Armstrong number")
else:
print(num, "is not an Armstrong number")
使用 ChatGPT 修复错误
ChatGPT 可以帮助我们识别和修复代码中的错误。它还可以提供洞察力，使我们的代码无错误。为了清楚起见，让我们看下面的示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 带有错误的示例代码
code_with_bug = "for j in range(5): print(i)"
# 提供提示以修复代码中的错误
prompt = f"Fix the bug in the following Python code:
{code_with_bug}"
# 向 OpenAI API 发出请求以修复错误
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
# 从 API 响应中提取并打印固定代码
fixed_code = response['choices'][0]['text']
print(fixed_code)
运行上述代码片段后，ChatGPT 将为您提供以下见解 −
The bug in the above code is that the variable used in the loop, "j", is not being used at all in the loop body. Instead, the variable "i" is being printed, which is not declared or initialized anywhere in the code snippet. To fix this bug, we can either replace "i" with "j" in the loop body, or change the initial variable in the loop definition from "j" to "i" to ensure that the correct variable is being used in the loop. Corrected code: for i in range(5): print(i)
使用 ChatGPT 进行代码优化
我们已经看到 ChatGPT 可以非常快速地生成代码片段，还可以识别和修复我们代码中的错误。开发过程的另一个关键部分是代码优化，它可以帮助我们提高任何应用程序的性能和速度。
示例
以下代码显示了 ChatGPT 如何帮助我们优化代码 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 要优化的示例代码
code_to_optimize = "sum_of_squares = sum(i**2 for i in range(1000000))"
# 提供优化代码的提示
prompt = f"优化以下 Python 代码:
{code_to_optimize}"
# 向 OpenAI API 发出代码优化请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=200
)
# 从 API 响应中提取并打印优化后的代码
optimized_code = response['choices'][0]['text']
print(optimized_code)
输出
以下是 ChatGPT 给出的优化上述代码的建议−
One possible way to optimize this code is to use the built-in function "sum" with a list comprehension instead of a generator expression. This can be done as follows: sum_of_squares = sum([i**2 for i in range(1000000)]) Using list comprehension instead of a generator expression can reduce the time complexity of this code from O(n) to O(1). This is because list comprehension creates a list of all the squared values beforehand, while generator expressions calculate each squared value individually when needed. This makes the computation for summing the squared values much faster. Another optimization technique could be to use the built-in function "pow" instead of the exponential operator "**". This can be done as follows: sum_of_squares = sum(pow(i,2) for i in range(1000000)) The "pow" function is optimized for calculating powers and may improve the performance of the code.
使用 ChatGPT 快速原型设计
快速原型设计是开发过程中的另一个关键步骤。它允许开发人员快速测试和迭代想法。ChatGPT 具有生成代码片段的能力，已成为快速原型设计的宝贵工具。
示例
在此示例中，我们将探讨 ChatGPT 如何帮助创建 Python 代码片段，以从 Web API 获取数据并打印前 3 个结果。
import openai # 设置您的 OpenAI API 密钥 openai.api_key = 'your-api-key-goes-here' # 提供快速原型设计的提示 prompt ="创建一个 Python 代码片段，以从 Web API 获取数据并打印前 3 个结果。" # 向 OpenAI API 发出代码补全请求 response = openai.Completion.create( engine="gpt-3.5-turbo-instruct", prompt=prompt, max_tokens=250 ) # 从 API 响应中提取并打印原型代码 prototyped_code = response['choices'][0]['text'] print(prototyped_code)
输出
让我们看看 ChatGPT 的响应 −
import 请求
# 定义 Web API 的 URL
url = "https://example.com/api"
# 发送 GET 请求并存储响应
response = request.get(url)
# 将 JSON 响应转换为 Python 字典
data = response.json()
# 循环遍历响应中的前 3 个项目
for i in range(3):
# 打印每个项目的标题和描述
print("Title:", data["results"][i]["title"])
print("Description:", data["results"][i]["description"])
# Output:
# Title: Example Title 1
# Description: This is the first example result.
# Title: Example Title 2
# Description: This is the second example result.
# Title: Example Title 3
# Description: This is the third example result.
使用 ChatGPT 进行代码翻译和迁移
在处理不同项目时，常见的挑战之一是代码翻译和迁移。 ChatGPT 可以通过生成代码翻译来简化此过程，允许开发人员将代码片段适配到不同的语言或框架。
示例
在此示例中，我们将探索 ChatGPT 如何帮助将 Python 代码片段翻译成 JavaScript。
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 用于翻译的示例 Python 代码
original_code = "print('Hello, World!')"
# 提供将代码翻译成 JavaScript 的提示
prompt = f"Translate the following Python code to JavaScript:
{original_code}"
# 向 OpenAI API 发出代码翻译请求
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
# 从 API 响应中提取并打印翻译后的代码
translated_code = response['choices'][0]['text']
print(translated_code)
输出
让我们看看下面的代码翻译 −
console.log('Hello, World!');
结论
本章展示了 ChatGPT 如何帮助您进行编码。我们学习了如何生成代码、修复错误、优化代码、快速代码原型设计，甚至在语言之间翻译代码。
ChatGPT – 用于 SEO
SEO 代表搜索引擎优化。它是网站所有者和营销人员用来提高网站在 Google、Bing 或 Yahoo 等搜索引擎上的可见性的一套实践和策略。它提供了一系列工具，例如关键字研究和分析、自动化和报告、优化内容等等，以提高您网站的可见性。
在本章中，我们将探讨 ChatGPT 如何彻底改变您的 SEO 方法。本章还将为您提供实际示例，利用 ChatGPT 和 OpenAI API 的强大功能来提升您的 SEO 策略。
使用 ChatGPT 进行关键字研究和分析
关键字研究和分析是搜索引擎优化 (SEO) 的重要组成部分。它们涉及识别用户在寻找信息时可能在搜索引擎中输入的单词和短语(关键词)。
示例
下面给出了使用 ChatGPT 进行关键词研究和分析的示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 提示关键词研究
prompt = "建议'健康食谱'的热门关键词。"
# 从 ChatGPT 请求关键字
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=50
)
# 提取并显示建议的关键字
suggested_keywords = response['choices'][0]['text']
print("Suggested keywords:", suggested_keywords)
输出
让我们看看 ChatGPT 提供的建议关键字 −
Suggested keywords: 1. Nutrition 2. Low-fat 3. Clean eating 4. Vegetarian 5. Plant-based 6. Gluten-free 7. Keto 8. Whole30 9. Meal prep 10. Budget-friendly
SEO 中的 NLP
SEO 中的自然语言处理 (NLP) 技术可以提高内容质量、用户体验和整体搜索引擎可见性。
示例
以下是在 SEO 中使用 ChatGPT 进行 NLP 的示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 提示基于 NLP 的 SEO 分析
prompt = "Analyze the sentiment of customer reviews for 'best laptops'."
# 向 ChatGPT 请求情绪分析
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
# 提取并展示情绪分析结果
sentiment_analysis = response['choices'][0]['text']
print("Sentiment analysis:", sentiment_analysis)
输出
ChatGPT 给出的情绪分析如下 −
Sentiment analysis: The sentiment of customer reviews for "best laptops" appears to be overwhelmingly positive. Many customers praise the performance, speed, and durability of the laptops, with terms such as "amazing", "incredible", and "fantastic" being commonly used. Multiple reviewers also mention the value for money of these laptops, with comments such as "great price" and "affordable" indicating satisfaction with the price point. Some customers also express appreciation for the design and aesthetics of the laptops, describing them as "sleek" and "stylish". Overall, the sentiment of customer reviews for "best laptops" is highly positive, with a strong emphasis on quality, performance, and value.
使用 ChatGPT 实现用户体验 (UX) 和 SEO
搜索引擎将用户体验 (UX) 视为排名因素，因此改善用户体验不仅对网站访问者有益，而且在搜索引擎优化 (SEO) 中也起着至关重要的作用。
示例
以下示例展示了如何使用 ChatGPT 实现用户体验和 SEO −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 提示进行基于 NLP 的 SEO 分析
prompt = "Analyze the sentiment of customer reviews for 'best laptops'.""
# 向 ChatGPT 请求情绪分析
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
# 提取并显示情绪分析结果
sentiment_analysis = response['choices'][0]['text']
print("Sentiment analysis:", sentiment_analysis)
输出
以下是 ChatGPT 提供的用户体验建议 −
User experience suggestions: 1. Streamline Navigation: The navigation of an e-commerce website should be intuitive and easy to use. It should have clear categories and subcategories to help users find what they are looking for quickly. The search bar should also be prominent and easily accessible. 2. Use High-Quality Images: High-quality images are crucial for an e-commerce website as they give customers a better understanding of the products. Use multiple product images from different angles and allow users to zoom in for a closer look. 3. Provide Detailed Product Descriptions: Along with images, a detailed product description is essential for customers to make informed decisions. It should include size, materials, features, and any other relevant information.
使用 ChatGPT 进行图像和视频 SEO
优化多媒体内容(即图像和视频)对于增强整体 SEO 策略和吸引更多自然流量至关重要。
示例
以下示例展示了如何从 ChatGPT 获得一些优化图像和视频的技巧 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 提示图像和视频 SEO 技巧
prompt = "Provide tips for optimizing images and videos for better SEO performance."
# 向 ChatGPT 请求 SEO 建议
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=200
)
# 提取并显示图像和视频的 SEO 技巧
seo_tips = response['choices'][0]['text']
print("SEO tips for images and videos:", seo_tips)
输出
以下是 ChatGPT 给出的提示 −
SEO tips for images and videos: 1. Use relevant and descriptive file names: Before uploading an image or video, give it a relevant and descriptive name that includes relevant keywords. This will help search engines understand the content of the media. 2. Optimize alt text: Alt text is used to describe an image or video for visually impaired users and search engine crawlers. Use descriptive and keyword-rich alt text to help search engines understand the content of the media. 3. Compress images and videos: Large and heavy media files can slow down your website's loading speed, which can negatively affect your SEO. Compress your images and videos without compromising on quality to improve your website's loading speed.
使用 ChatGPT 进行 SEO 自动化和报告
自动化和报告在 SEO 领域发挥着至关重要的作用。它涉及简化重复性任务并生成有见地的报告以供监控。
示例
以下是有关如何使用 ChatGPT 进行 SEO 自动化和报告的示例 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 提示 SEO 自动化和报告
prompt = "Automate keyword tracking and generate an SEO report for the past month."
# 请求 ChatGPT 进行自动化和报告
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
# 提取并显示自动化和报告结果
automation_and_reporting = response['choices'][0]['text']
print("SEO automation and reporting results:", automation_and_reporting)
输出
以下是 ChatGPT 提供的 SEO 自动化和报告结果−
SEO automation and reporting results: To automate keyword tracking and generate an SEO report for the past month, follow these steps: 1. Choose a keyword tracking tool: There are various keyword tracking tools available such as SEMrush, Ahrefs, Moz, and Google Search Console. Choose the one that best suits your needs and budget. 2. Create a list of keywords to track: Make a list of your target keywords that you want to track for your website. This list should include both primary and long-tail keywords that are relevant to your business. 3. Set up keyword tracking: Once you have selected the tool and keywords, set up keyword tracking by entering the keywords into the tool. This will start tracking the rankings and performance of your keywords on search engines.
使用 ChatGPT 进行 SEO 自动化和报告
针对搜索引擎优化您的网站是提高可见性和增强其性能的关键。
示例
以下示例展示了 ChatGPT 如何协助 SEO 优化 −
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 提示 SEO 优化建议
prompt = "Provide recommendations to improve website ranking on search engines."
# 向 ChatGPT 请求优化建议
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 提取并显示 SEO 优化建议
optimization_suggestions = response['choices'][0]['text']
print("SEO optimization suggestions:", optimization_suggestions)
输出
ChatGPT 提供以下 SEO 优化建议 −
SEO optimization suggestions: 1. Conduct an SEO audit: Start by conducting a thorough audit of your website to identify any technical issues that may be affecting your rankings. Use tools like Google Search Console and Ahrefs to identify any crawl errors, broken links, or duplicate content. 2. Keyword research: Identify the keywords and phrases that are relevant to your website and target audience. Use keyword research tools like Google Keyword Planner or SEMrush to identify high volume and low competition keywords that can help improve your rankings.
结论
在本章中，我们探讨了 ChatGPT 在 SEO 领域的各种应用。我们讨论了 ChatGPT 如何帮助我们进行关键字研究和分析、增强用户体验、使用 NLP 分析用户情绪、SEO 自动化和优化，甚至改进搜索引擎的图片和视频。
ChatGPT – 机器学习
赋予 ChatGPT 卓越功能的基础模型是什么?
ChatGPT 的功能建立在机器学习的基础上，其关键贡献来自其类型:监督学习、无监督学习和强化学习。在本章中，我们将了解机器学习如何为 ChatGPT 的功能做出贡献。
什么是机器学习?
机器学习是人工智能 (AI) 的一个动态领域，借助该领域，计算机系统通过算法或模型从原始数据中提取模式。这些算法使计算机能够自主地从经验中学习，并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。
现在，让我们了解机器学习的类型及其在塑造 ChatGPT 功能方面的贡献。
监督学习
监督学习是机器学习的一个类别，其中使用标记数据集训练算法或模型。在这种方法中，算法具有输入输出对，其中每个输入都与相应的输出或标签相关联。监督学习的目标是让模型学习输入和输出之间的映射或关系，以便它可以对新的、看不见的数据做出准确的预测或分类。
ChatGPT 使用监督学习来初步训练其语言模型。在此第一阶段，语言模型使用包含输入和输出示例对的标记数据进行训练。在 ChatGPT 的上下文中，输入包括一部分文本，而相应的输出是该文本的延续或响应。
这些带注释的数据可帮助模型学习不同单词、短语及其上下文相关性之间的关联。ChatGPT 通过接触不同的示例，利用这些信息根据给定的输入预测最有可能的下一个单词或单词序列。这就是监督学习成为 ChatGPT 理解和生成类似人类的文本的基础的方式。
无监督学习
无监督学习是一种机器学习方法，其中算法或模型自主分析数据并从数据中得出见解，而无需标记示例的指导。简而言之，这种方法的目标是找到未标记数据中的固有模式、结构或关系。
监督学习为 ChatGPT 提供了坚实的基础，但 ChatGPT 的真正魔力在于能够创造性地生成连贯且与上下文相关的答案或响应。这就是无监督学习发挥作用的地方。
借助对各种互联网文本进行广泛的预训练，ChatGPT 对事实、推理能力和语言模式有了深刻的理解。这就是无监督学习释放 ChatGPT 创造力并使其能够对各种用户输入产生有意义的响应的方式。
强化学习
与监督学习相比，强化学习 (RL) 是一种机器学习范式，其中代理通过与环境交互来学习做出决策。代理在环境中采取行动，以奖励或惩罚的形式接收反馈，并利用这种反馈随着时间的推移改进其决策策略。
强化学习充当导航指南针，引导 ChatGPT 进行动态和不断发展的对话。在最初的监督和无监督学习阶段之后，该模型将进行强化学习，以根据用户反馈微调其响应。
大型语言模型 (LLM) 就像超级智能工具，可以从大量文本中获取知识。现在，想象一下使用一种称为强化学习的技术让这些工具变得更加智能。这就像教他们将知识转化为有用的行动。这种智力组合就是所谓的带人类反馈的强化学习(RLHF)背后的魔力，使这些语言模型能够更好地理解和响应我们。
带人类反馈的强化学习(RLHF)
2017 年，OpenAI 发表了一篇题为从人类偏好中进行深度强化学习的研究论文，其中首次揭示了带人类反馈的强化学习(RLHF)。有时我们需要在使用强化学习的情况下进行操作，但手头的任务很难解释。在这种情况下，人类反馈变得重要，可以产生巨大的影响。
RLHF 的工作原理是涉及少量的人类反馈来改进代理的学习过程。让我们借助此图了解其整体训练过程，这基本上是一个三步反馈循环 −
正如我们在图片中看到的，反馈周期介于代理对目标的理解、人工反馈和强化学习训练之间。
RLHF 最初用于机器人等领域，它证明了自己可以提供更可控的用户体验。这就是为什么 OpenAI、Meta、Google、Amazon Web Services、IBM、DeepMind、Anthropic 等大公司将 RLHF 添加到他们的大型语言模型 (LLM) 中的原因。事实上，RLHF 已成为最受欢迎的 LLM-ChatGPT 的关键构建模块。
ChatGPT 和 RLHF
在本节中，我们将解释 ChatGPT 如何使用 RLHF 与人类反馈保持一致。
OpenAI 利用循环中的强化学习和人类反馈(称为 RLHF)来训练他们的 InstructGPT 模型。在此之前，OpenAI API 由 GPT-3 语言模型驱动，该模型倾向于产生可能不真实且有害的输出，因为它们与用户不一致。
另一方面，InstructGPT 模型比 GPT-3 模型好得多，因为它们−
更少地编造事实
有毒输出的产生量略有减少。
使用 RLHF 对 ChatGPT 进行微调的步骤
对于 ChatGPT，OpenAI 采用了与 InstructGPT 模型类似的方法，数据收集设置略有不同。
步骤 1:SFT(监督微调)模型
第一步主要涉及数据收集以训练监督策略模型，称为 SFT 模型。对于数据收集，选择一组提示，然后要求一组人工标记者演示所需的输出。
现在，像 ChatGPT 这样的多功能聊天机器人的开发人员决定使用 GPT-3.5 系列的预训练模型，而不是对原始 GPT-3 模型进行微调。换句话说，开发人员选择在"代码模型"而不是纯基于文本的模型之上进行微调。
从这一步得出的 SFT 模型的一个主要问题是它倾向于出现错位，导致输出缺乏用户注意力。
第 2 步:奖励模型 (RM)
此步骤的主要目标是直接从数据中获取目标函数。该目标函数为 SFT 模型输出分配分数，按比例反映它们对人类的可取性。
让我们看看它是如何工作的 −
首先，对提示和 SFT 模型输出进行采样。
然后，标记器将这些输出从最好到最差进行排序。现在，数据集比第一步用于 SFT 模型的基线数据集大 10 倍。
现在使用新数据集来训练我们的奖励模型 (RM)。
步骤 3:使用 PPO(近端策略优化)微调 SFT 策略
在此步骤中，应用一种称为近端策略优化 (PPO) 的强化学习特定算法来微调 SFT 模型，使其能够优化 RM。这一步的输出是一个微调模型，称为 PPO 模型。让我们了解一下它是如何工作的 −
首先，从数据集中选择一个新的提示。
现在，初始化 PPO 模型以微调 SFT 模型。
此策略现在生成输出，然后 RM 根据该输出计算奖励。
然后使用此奖励通过 PPO 更新策略。
结论
在本章中，我们解释了机器学习如何增强 ChatGPT 的卓越功能。我们还了解了机器学习范式(监督、无监督和强化学习)如何有助于塑造 ChatGPT 的功能。
在 RLHF(带人工反馈的强化学习)的帮助下，我们探索了人工反馈的重要性及其对 ChatGPT 等通用聊天机器人性能的巨大影响。
ChatGPT – 生成式 AI
ChatGPT 由 OpenAI 开发，是生成式 AI 的一个具体实例。它由生成式预训练 Transformer (GPT) 架构提供支持。在本章中，我们将了解生成式 AI 及其关键组件，如生成模型、生成对抗网络 (GAN)、Transformer 和自动编码器。
了解生成式 AI
生成式 AI 是指一类专注于自主创建、生成或制作内容的人工智能。它涉及训练模型以基于从现有数据集中学习到的模式和信息来生成新的和多样化的数据，例如文本、图像甚至音乐。
此处的"生成"方面意味着这些 AI 模型可以自行生成内容，通常基于从大量数据中学习到的模式和信息。它们可以非常有创造力，想出新的想法或制作出看起来像是人类可以制作的内容。
例如，在文本环境中，生成式人工智能模型可能能够编写故事、撰写文章甚至创作诗歌。在视觉领域，它可以生成图像或设计。生成式人工智能在各个领域都有应用，从创意艺术到内容创作等实际用途，但它也带来了挑战，例如确保生成的内容准确、合乎道德并符合人类价值观。
让我们探索生成式人工智能中的一些关键元素。
生成模型
生成模型代表一类从现有数据中学习模式以生成新内容的算法。
我们可以说生成模型构成了生成式人工智能的基础。这些模型在各种应用中发挥着至关重要的作用，例如创建逼真的图像、生成连贯的文本等等。
生成模型的类型
下面给出了一些最常用的生成模型类型 −
概率模型
顾名思义，这些模型专注于捕获数据的底层概率分布。概率模型的一些常见示例包括高斯混合模型 (GMM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。
自回归模型
这些模型背后的概念依赖于根据前一个元素预测序列中的下一个元素。自回归模型的一些常见示例包括 ARIMA(自回归综合移动平均模型)和较新的基于 Transformer 的模型。
变分自动编码器
VAE 结合了生成模型和变分模型的元素，是一种经过训练以学习输入数据的概率潜在表示的自动编码器。
VAE 不是精确地重建输入数据，而是通过从学习到的概率分布中进行采样来学习生成与输入数据相似的新样本。
生成模型的应用
让我们看看下面的一些生成模型的应用 −
图像生成
生成模型(例如变分自动编码器和 GAN)彻底改变了图像合成。它们可以生成栩栩如生的图片，几乎与真实图片没有区别。例如，DALL-E 函数基于扩散模型的原理，这是一种生成模型。
文本生成
在自然语言处理领域，生成模型展示了根据提示生成连贯且上下文相关的文本的能力。
最受欢迎的例子之一是 OpenAI 的 ChatGPT，它由 GPT(生成预训练 Transformer)架构提供支持。
音乐创作
生成模型也将其创造力扩展到音乐创作中。基于生成模型的相关算法可以学习音乐模式并生成新的作品。
生成对抗网络
生成对抗网络 (GAN) 由 Ian Goodfellow 及其同事于 2014 年推出，是一种用于生成建模的深度神经网络架构。
在各种生成模型中，GAN 因其创新的内容生成方法而备受关注。它采用独特的对抗训练机制，由两个主要组件组成，即生成器和鉴别器。
GAN 的工作原理
让我们借助 GAN 的组件来了解其工作原理 −
生成器 − 生成器创建新的数据实例，尝试模仿从训练数据中学习到的模式。
鉴别器 − 鉴别器评估生成数据的真实性，区分真实和虚假实例。
对抗性训练 − GAN 参与竞争过程，其中生成器旨在提高其生成逼真内容的能力，而鉴别器则改进其鉴别能力。
GAN 的应用
GAN 的输出可用于各种应用，例如图像生成、风格转换和数据增强。让我们看看如何 −
图像生成 − GAN 在生成高质量逼真图像方面已被证明非常成功。这对艺术、时尚和计算机图形等各个领域都有影响。
风格转换 − GAN 擅长在图像之间转换艺术风格，允许进行创造性转换，同时保持内容完整性。
数据增强 − GAN 有助于机器学习中的数据增强，通过生成不同的训练示例来提高模型性能。
Transformers
Transformers 代表了生成式 AI 中自然语言处理的突破。它们实际上依赖于自注意力机制，允许模型关注输入数据的不同部分，从而生成更连贯、更具上下文感知的文本。
理解自注意力机制
Transformer 架构的核心在于自注意力机制，允许模型对输入序列的不同部分进行不同的加权。
Transformer 由编码器和解码器层组成，每个层都配备了自注意力机制。编码器处理输入数据，而解码器生成输出。这使模型能够专注于相关信息，捕获数据中的长距离依赖关系。
生成式预训练 Transformer (GPT)
生成式预训练 Transformer (GPT) 是 Transformer 家族中最重要的部分。它们遵循预训练方法，其中模型最初在大量数据上进行训练，并针对特定任务进行微调。
事实上，经过预训练后，GPT 模型可以针对特定任务进行微调，使其在一系列自然语言处理应用中具有通用性。
Transformers 的应用
Transformer 能够捕获远程依赖关系并模拟复杂关系，使其在各个领域都具有通用性。下面给出了 Transformers 的一些应用 −
文本生成
Transformers，尤其是 GPT 模型，在生成连贯且上下文相关的文本方面表现出色。它们展示了对语言的细致入微的理解，这对于内容创作和对话非常有价值。
例如，OpenAI 的 GPT-3 展示了在文本生成、理解提示和在各种情况下产生类似人类的响应方面的卓越能力。
图像识别
Transformers 可以适用于图像识别任务。图像不是被分成连续的数据，而是被分成块，而自注意力机制有助于捕捉图像不同部分之间的空间关系。
例如，Vision Transformer (ViT) 展示了 Transformers 在图像分类中的有效性。
语音识别
Transformers 用于语音识别系统。它们擅长捕捉音频数据中的时间依赖性，因此适合转录和语音控制应用等任务。
例如，基于 Transformer 的模型(如 wav2vec)已在语音识别领域取得成功。
自动编码器
自动编码器是一种用于无监督学习的神经网络。它们被训练来重建输入数据，而不是对其进行分类。
自动编码器由两部分组成，即编码器网络和解码器网络。
编码器网络负责将输入数据映射到较低维度的表示，通常称为瓶颈或潜在表示。编码器网络通常由一系列降低输入数据维度的层组成。
解码器网络负责将较低维度的表示映射回原始数据空间。解码器网络通常由一系列增加输入数据维度的层组成。
自动编码器与变分自动编码器
自动编码器是一种神经网络，经过训练可以重建其输入，通常通过瓶颈架构，其中输入首先被压缩为低维表示(编码)，然后从该表示重建(解码)。
另一方面，VAE 是一种自动编码器，经过训练可以学习输入数据的概率潜在表示。 VAE 不是精确地重建输入数据，而是通过从学习到的概率分布中抽样来学习生成与输入数据相似的新样本。
自动编码器的应用
自动编码器具有广泛的用途，其中包括 −
降维 − 自动编码器可用于通过学习数据的低维表示来降低高维数据(如图像)的维数。
异常检测 − 自动编码器可用于通过在正常数据上训练模型，然后使用它来识别与学习到的表示有显著偏差的样本来检测数据中的异常。
图像处理 −自动编码器可用于图像处理任务，例如图像去噪、超分辨率和修复。
结论
在本章中，我们解释了生成式人工智能中的一些关键元素，例如生成式模型、GAN、Transformers 和自动编码器。从创建逼真的图像到生成上下文感知的文本，生成式人工智能的应用多种多样且前景广阔。
ChatGPT – 构建聊天机器人
如今，几乎每个应用程序中都有聊天机器人。这是因为它们允许用户进行交互式动态对话。借助 OpenAI 强大的语言模型(例如 GPT-3.5)，开发人员可以创建能够理解和生成类似人类文本的复杂聊天机器人。
在本章中，我们将探讨如何使用 OpenAI API 和 Python 编程语言创建聊天机器人。那么，让我们开始逐步实现聊天机器人吧。
步骤 1:设置您的 OpenAI 帐户
首先，您需要在 OpenAI 平台上设置一个帐户并获取您的 API 凭据。访问 OpenAI 网站，注册并按照说明生成 API 密钥。
始终建议保护您的 API 密钥，因为它将用于验证对 OpenAI API 的请求。
步骤 2:安装 OpenAI Python 库
现在，要与 OpenAI API 交互，您需要安装 OpenAI Python 库。在终端或命令提示符上运行以下命令 −
pip install openai
此命令将 OpenAI 库安装到您的 Python 环境中。
步骤 3:导入所需的库
现在，在您的 Python 脚本中，您需要导入 OpenAI 库以及您实现时可能需要的任何其他库。对于此实现，我们只需要 OpenAI 库。
以下命令导入 OpenAI 库 −
import openai
步骤 4:配置 OpenAI API 密钥
接下来，需要在 Python 脚本中设置 OpenAI 密钥以验证您的请求。在下面的命令中，将"your-api-key-goes-here"替换为您从 OpenAI 获得的实际 API 密钥。
# 设置您的 OpenAI API 密钥 openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
步骤 5:定义初始提示
配置 OpenAI API 后，我们需要定义将用于启动与聊天机器人对话的初始提示变量。例如，我们为实现目的定义了以下提示 −
# 定义初始提示 prompt = "You: "
您可以尝试不同的提示，例如您的姓名或昵称。
第 6 步:实现聊天循环
接下来，我们需要创建一个循环来模拟与聊天机器人的对话。它将允许用户输入消息并将其附加到提示中。如果您想退出循环，可以使用预定义的命令，例如"exit"。查看下面的代码 −
while True:
user_input = input("You: ")
# 检查退出命令
if user_input.lower() == 'exit':
print("Chatbot: Goodbye!")
break
# 使用用户输入更新提示
prompt += user_input + "
"
第 7 步:生成响应
现在，使用 OpenAI API 根据用户的输入生成响应。为此，我们需要在循环内向 API 发出请求，如下所示 −
# 使用 OpenAI API 生成响应 response = openai.Completion.create( engine="gpt-3.5-turbo-instruct", prompt=prompt, max_tokens=150 )
第 8 步:显示和更新提示
最后，我们需要显示生成的响应并更新下一次迭代的提示 −
# 获取并显示聊天机器人响应
chatbot_response = get_chatbot_response(prompt)
print(f"Chatbot: {chatbot_response}")
# 使用聊天机器人的响应更新提示
prompt += f"Chatbot: {chatbot_response}
"
运行聊天机器人
现在让我们将所有内容放在一个脚本中并运行聊天机器人 −
# 导入 OpenAI 库
import openai
# 设置您的 OpenAI API 密钥用于身份验证
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# 定义初始提示
prompt = "You: "
# 使用 OpenAI API 获取聊天机器人响应的函数
def get_chatbot_response(prompt):
# 使用 OpenAI API 生成响应
response = openai.Completion.create(
engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
return response.choices[0].text.strip()
# 主执行循环
if __name__ == "__main__":
# 持续循环以进行用户交互
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
# 检查退出命令
if user_input.lower() == 'exit':
print("Chatbot: Goodbye!")
break
# 使用用户输入更新提示
prompt += user_input + "
"
# 获取并显示聊天机器人的响应
chatbot_response = get_chatbot_response(prompt)
print(f"Chatbot: {chatbot_response}")
# 使用聊天机器人的响应更新提示
prompt += f"Chatbot: {chatbot_response}
"
注意 − 将"your-api-key-goes-here"替换为您的实际 OpenAI API 密钥。此脚本允许用户以连续循环的方式与聊天机器人进行交互，并可以通过输入"exit"退出。
让我们看看我们与聊天机器人进行的对话 −
You: Hi Chatbot: > <@User> Hi there! Is there something I can help you with? You: I want to know about Artificial Intelligence. Chatbot: Chatbot: Sure! Artificial Intelligence, or AI, refers to the simulation of human intelligence processes by machines. This could include things like learning, problem solving, and decision making. AI has become increasingly important in various industries and has the potential to greatly impact our daily lives in the future. Is there something specific you would like to know? You: Suggest me some courses to learn AI using Python. Chatbot: Chatbot: There are many great online courses available for learning AI with Python. Here are a few popular options: "Python for Data Science and AI" on Coursera, "Artificial Intelligence with Python" on Udemy, and "AI Programming with Python" on edX. Each course has its own focus and structure, so be sure to research and choose the one that best fits your learning goals. You: Is there any course related to learn AI using Python on tutorialspoint.com? Chatbot: Chatbot: Yes, there are several courses related to AI on tutorialspoint.com. Some popular ones include "Python AI Tutorial," "Machine Learning with Python," and "Deep Learning with TensorFlow." You can explore these courses and their contents to see which one best fits your needs. You: Can you tell me more about tutorialspoint.com? Chatbot: Tutorialspoint.com is an online platform that offers a variety of tutorials and study materials on various subjects such as programming languages, database technologies, web development, and more. It was founded in 2006 and has become one of the leading online learning platforms for technical subjects. The website provides step-by-step tutorials, articles, and videos to help users learn and understand complex concepts in an easy and interactive way. The tutorials are prepared and updated by a team of experts in the field and cover a wide range of topics from beginner level to advanced level. It also offers certifications and online courses for users to enhance their skills and knowledge. Overall, tutorialspoint.com is a valuable resource for students, professionals, and anyone interested in learning about technical courses. You: exit Chatbot: Goodbye!
结论
在本章中，我们解释了如何使用 OpenAI API 和 Python 创建聊天机器人。这是一个起点，您可以通过处理用户输入验证、优化提示和探索 OpenAI 提供的高级 API 功能来进一步增强您的聊天机器人。
要了解更多信息，请尝试不同的提示，参与不同的对话，并定制聊天机器人以满足您的特定要求。
