Template_Content_Generator

template_content_generator

การสร้างเนื้อหาเทมเพลตเช่นเกี่ยวกับเราข่าวสารข่าวชื่อข่าวคำอธิบายผลิตภัณฑ์และอื่น ๆ

แนวคิดและเทคนิคสำคัญที่เป็นพื้นฐานในการใช้ OpenAI API สำหรับงานใด ๆ รวมถึง:

• การสร้างเนื้อหา
• การสรุป
• การจำแนกประเภทการจัดหมวดหมู่และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
• การสกัดข้อมูล
• การแปล ฯลฯ

การแนะนำ

OpenAI API สามารถนำไปใช้กับงานใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจหรือสร้างภาษาหรือรหัสธรรมชาติ

GPT-3 หรือหม้อแปลงรุ่นที่สามที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเป็นรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องประสาทเครือข่ายที่ผ่านการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างข้อความทุกประเภท มันต้องใช้ข้อความอินพุตจำนวนเล็กน้อยเพื่อสร้างข้อความจำนวนมากของข้อความที่สร้างขึ้นด้วยเครื่องจักรที่เกี่ยวข้องและซับซ้อน

เครือข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึกของ GPT-3 เป็นแบบจำลองที่มีพารามิเตอร์การเรียนรู้ของเครื่องมากกว่า 175 พันล้าน เป็นผลให้ GPT-3 ดีกว่ารุ่นก่อนหน้าสำหรับการผลิตข้อความที่น่าเชื่อถือมากพอที่จะดูเหมือนว่ามนุษย์สามารถเขียนได้

จุดสิ้นสุด completions เป็นแกนกลางของ OpenAI API และให้อินเทอร์เฟซอย่างง่ายที่ยืดหยุ่นและทรงพลังอย่างมาก
คุณป้อนข้อความบางส่วนเป็นพรอมต์และ API จะส่งคืนข้อความที่เสร็จสิ้นซึ่งพยายามจับคู่คำแนะนำหรือบริบทใด ๆ ที่เราให้ไว้
คุณสามารถคิดได้ว่านี่เป็นการเติมข้อความอัตโนมัติขั้นสูง - โมเดลประมวลผลข้อความของคุณและพยายามทำนายสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นต่อไป การออกแบบพรอมต์นั้นเป็นวิธีที่เรา "โปรแกรม" โมเดล
ในหลายกรณีมันเป็นประโยชน์สำหรับทั้งการแสดงและบอกนางแบบว่าคุณต้องการอะไร การเพิ่มตัวอย่างลงในพรอมต์สามารถช่วยสื่อสารรูปแบบหรือความแตกต่าง

GPT-3 ทำอะไรได้บ้าง?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติรวมถึงหนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญในการสร้าง Langauge ธรรมชาติ ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างข้อความธรรมชาติของมนุษย์ langauge อย่างไรก็ตามการสร้างเนื้อหาที่เข้าใจได้ของมนุษย์เป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับเครื่องจักรที่ไม่ทราบความซับซ้อนและความแตกต่างของภาษา การใช้ข้อความบนอินเทอร์เน็ต GPT-3 ได้รับการฝึกฝนให้สร้างข้อความมนุษย์ที่สมจริง

GPT-3 ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างบทความบทกวีเรื่องราวรายงานข่าวและบทสนทนาโดยใช้ข้อความอินพุตเพียงเล็กน้อยที่สามารถใช้ในการสร้างสำเนาคุณภาพจำนวนมาก

GPT-3 ยังใช้สำหรับงานการสนทนาอัตโนมัติซึ่งตอบสนองต่อข้อความใด ๆ ที่บุคคลประเภทลงในคอมพิวเตอร์ด้วยข้อความใหม่ที่เหมาะสมกับบริบท GPT-3 สามารถสร้างอะไรก็ได้ด้วยโครงสร้างข้อความไม่ใช่แค่ข้อความภาษามนุษย์ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างการสรุปข้อความโดยอัตโนมัติและแม้แต่รหัสการเขียนโปรแกรม

GPT-3 ทำงานอย่างไร?

GPT-3 เป็นรูปแบบการทำนายภาษา ซึ่งหมายความว่ามันมีรูปแบบการเรียนรู้ของ Neural Network Machine ที่สามารถใช้ข้อความอินพุตเป็นอินพุตและแปลงเป็นสิ่งที่คาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ที่สุดคือ สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการฝึกอบรมระบบบนข้อความอินเทอร์เน็ตที่กว้างใหญ่เพื่อดูรูปแบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง GPT-3 เป็นรุ่นที่สามของโมเดลที่มุ่งเน้นการสร้างข้อความตามการฝึกอบรมล่วงหน้าบนข้อความจำนวนมาก

การออกแบบที่รวดเร็ว

มีสามแนวทางพื้นฐานในการสร้างพรอมต์:

1. Show and tell : ทำให้ชัดเจนว่าคุณต้องการอะไรทั้งผ่านคำแนะนำตัวอย่างหรือการรวมกันของทั้งสอง หากคุณต้องการให้โมเดลจัดอันดับรายการของรายการตามลำดับตัวอักษรหรือจัดประเภทย่อหน้าตามความเชื่อมั่นแสดงว่านั่นคือสิ่งที่คุณต้องการ
2. Provide quality data : หากคุณกำลังพยายามสร้างตัวจําแนกหรือรับแบบจำลองเพื่อทำตามรูปแบบตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีตัวอย่างเพียงพอ แบบจำลองมักจะฉลาดพอที่จะเห็นผ่านข้อผิดพลาดในการสะกดคำพื้นฐานและให้คำตอบกับคุณ แต่อาจถือว่านี่เป็นความตั้งใจและอาจส่งผลกระทบต่อการตอบสนอง
3. Check your settings : การตั้งค่าอุณหภูมิและ top_p ควบคุมวิธีการกำหนดแบบจำลองในการตอบสนองการตอบสนอง

โมเดลคำขอร่างกาย

• prompt : พรอมต์เพื่อสร้างการร้องเรียนสำหรับเข้ารหัสเป็นสตริงอาร์เรย์ของสตริงอาร์เรย์ของโทเค็นหรืออาร์เรย์อาร์เรย์โทเค็น <|endoftext|> เป็นตัวแยกเอกสารที่โมเดลเห็นในระหว่างการฝึกอบรมดังนั้นหากไม่ได้ระบุพรอมต์โมเดลจะสร้างราวกับว่ามาจากจุดเริ่มต้นของเอกสารใหม่
• engine : Text-Davinci-001 เป็นรุ่น GPT-3 ที่มีความสามารถมากที่สุด สามารถทำงานใด ๆ ที่โมเดลอื่น ๆ สามารถทำได้มักจะมีบริบทน้อยลง นอกเหนือจากการตอบสนองต่อพรอมต์แล้วยังรองรับการแทรกความสมบูรณ์ภายในข้อความ
• temperature : อุณหภูมิหมายถึงอุณหภูมิการสุ่มตัวอย่างที่จะใช้ ค่าที่สูงขึ้นหมายถึงโมเดลจะมีความเสี่ยงมากขึ้นเราสามารถใช้ 0.9 สำหรับแอปพลิเคชันที่สร้างสรรค์มากขึ้นและ 0 สำหรับคำตอบที่กำหนดไว้อย่างดี
  โปรดจำไว้ว่าโมเดลทำนายว่าข้อความใดที่มีแนวโน้มที่จะติดตามข้อความก่อนหน้า อุณหภูมิเป็นค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ที่ช่วยให้คุณควบคุมความมั่นใจได้ว่าโมเดลควรเป็นอย่างไรเมื่อทำการคาดการณ์เหล่านี้ การลดอุณหภูมิหมายความว่าจะมีความเสี่ยงน้อยลงและความสำเร็จจะแม่นยำและกำหนดขึ้น การเพิ่มอุณหภูมิจะส่งผลให้เกิดความสำเร็จที่หลากหลายมากขึ้น
• max_tokens : จำนวนโทเค็นสูงสุดที่จะสร้างในการร้องเรียน รุ่นส่วนใหญ่มีความยาวบริบทของ 2048
• top_p : ทางเลือกในการสุ่มตัวอย่างที่มีอุณหภูมิเรียกว่าการสุ่มตัวอย่างนิวเคลียส ในกรณีที่โมเดลพิจารณาผลลัพธ์ของโทเค็นที่มีมวลความน่าจะเป็น top_p ดังนั้น 0.1 หมายถึงเฉพาะโทเค็นที่ประกอบด้วยมวลความน่าจะเป็น 10% สูงสุดเท่านั้น
• frequency_penalty : ค่าบวกลงโทษโทเค็นใหม่ตามความถี่ที่มีอยู่ในข้อความจนถึงขณะนี้ลดโอกาสของโมเดลในการทำซ้ำบรรทัดเดียวกัน
• presence_penalty : ค่าบวกลงโทษโทเค็นใหม่โดยพิจารณาจากว่าพวกเขาปรากฏในข้อความจนถึงขณะนี้เพิ่มโอกาสในการพูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อใหม่หรือไม่

การตั้งค่าการพัฒนา

หากคุณไม่มี pip ในระบบของคุณคุณสามารถดาวน์โหลดได้ด้วยความช่วยเหลือของคำสั่งนี้:

 sudo apt-get install python3-pip

การตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือนจริง

คุณสามารถสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงด้วย Anaconda หากคุณมีอยู่ในระบบของคุณให้สร้าง VirtualEnV ด้วยคำสั่งด้านล่าง:

 conda create -n yourenvname python==x.x
conda activate yourenvname

หรือคุณสามารถติดตั้ง VirtualWrapper ด้วยคำสั่งด้านล่าง:

 sudo pip3 install virtualenvwrapper
sudo pip3 install --upgrade virtualenv

และหลังจากการติดตั้งสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริง:

 cd/your/path && mkvirtualenv --python=python3 yourenvname

ติดตั้งแพ็คเกจที่ต้องการจากข้อกำหนด TXT เพื่อเรียกใช้โครงการนี้:

 pip install -r requirements.txt

คู่มือสิ่งจำเป็นโครงการ

ในการเรียกใช้โครงการนี้สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการมีคีย์ API ลับจาก OpenAI ที่ช่วยให้โมเดลสามารถสร้างเนื้อหาได้ หากคุณมีคีย์ API ลับคุณควรตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมของคุณภายใต้ชื่อ tha ของ OPENAI_API_KEY และอ่านโดยใช้แพ็คเกจ python-dotenv