Template_Content_Generator

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生成模板內容，例如關於我們，新聞，新聞標題，產品描述以及使用驗證的語言型號GPT-3

對於使用OpenAI API進行任何任務至關重要的關鍵概念和技術，包括：

• 內容產生
• 摘要
• 分類，分類和情感分析
• 數據提取
• 翻譯等

介紹

OpenAI API幾乎可以應用於涉及理解或生成自然語言或代碼的任何任務。

GPT-3或第三代生成預訓練的變壓器是一種神經網絡機器學習模型，該模型使用Internet數據培訓以生成任何類型的文本。它需要少量的輸入文本來生成大量相關和復雜的機器生成的文本。

GPT-3的深度學習神經網絡是一個超過1750億個機器學習參數的模型。結果，GPT-3比任何先前的模型都更好，該模型令人信服地看起來像是人類可以寫的。

completions端點是OpenAI API的核心，並提供了一個簡單的界面，極端靈活且功能強大。
您將一些文本作為提示輸入，API將返回文本完成，該文本完成試圖匹配我們給出的任何說明或上下文。
您可以將其視為非常高級的自動完成 - 該模型會處理您的文本提示，並試圖預測接下來最有可能發生的事情。設計提示本質上是我們如何“編程”模型。
在許多情況下，顯示並告訴模型您想要什麼是有幫助的。在提示中添加示例可以幫助傳達模式或細微差別。

GPT-3可以做什麼？

自然語言處理包括其主要組成部分之一的自然發電。專注於產生人類的自然文本。但是，對於不知道語言的複雜性和細微差別的機器來說，產生人類可理解的內容是一個挑戰。使用Internet上的文字，GPT-3經過訓練以生成現實的人類文本。

GPT-3已用於創建文章，詩歌，故事，新聞報導和對話，僅使用少量輸入文本，可用於生產大量質量副本。

GPT-3也用於自動對話任務，響應一個人在計算機中輸入的任何文本，並具有適合上下文的新文本。 GPT-3可以用文本結構創建任何內容，而不僅僅是人類語言文本。它還可以自動生成文本摘要甚至編程代碼。

GPT-3如何工作？

GPT-3是一種語言預測模型。這意味著它具有一個神經網絡機器學習模型，該模型可以將輸入文本作為輸入並將其轉換為預測最有用的結果。這是通過在龐大的互聯網文本上訓練系統來發現模式來實現的。更具體地說，GPT-3是模型的第三版，該版本的重點是基於在大量文本上進行培訓的文本生成。

及時設計

創建提示有三個基本指南：

1. Show and tell ：通過指示，示例或兩者的組合清楚您想要什麼。如果您希望該模型按字母順序排列項目列表或通過情感對段落進行分類，請顯示您想要的。
2. Provide quality data ：如果您要構建分類器或讓模型遵循模式，請確保有足夠的示例。該模型通常足夠聰明，可以通過基本的拼寫錯誤查看並給您一個響應，但也可能認為這是故意的，並且可能會影響響應。
3. Check your settings ：溫度和TOP_P設置控制模型在發動響應時的確定性。

模型請求主體

• prompt ：提示以生成編碼為字符串，字符串數組，代幣數組或代幣數組數組的提示。 <|endoftext|>是模型在訓練過程中看到的文檔分離器，因此，如果未指定提示，則模型將像從新文檔的開頭一樣生成。
• engine ： Text-Davinci-001是最強大的GPT-3型號。可以在更少的上下文中執行其他模型可以做的任何任務。除了響應提示外，還支持在文本中插入完成。
• temperature ：溫度意味著要使用的採樣溫度。更高的價值意味著該模型將承擔更多的風險，我們可以使用0.9用於更具創意應用程序，而對於具有明確答案的較明確的應用程序，則可以使用0。
  請記住，該模型可以預測哪種文本最有可能遵循其先前的文本。溫度是0到1之間的值，從本質上講，您可以控制模型在做出這些預測時應具有多大的信心。降低溫度意味著風險更少，完成將更加準確和確定性。溫度升高將導致更多樣化的完成。
• max_tokens ：在反對中生成的最大令牌數量。大多數模型的上下文長度為2048。
• top_p ：用溫度採樣的替代方法，稱為核採樣。如果模型考慮具有TOP_P概率質量質量的令牌的結果，則0.1表示僅考慮包含前10％概率質量質量的令牌
• frequency_penalty ：正值基於到目前為止的文本中的現有頻率來懲罰新令牌，從而降低了模型重複同一行的可能性。
• presence_penalty ：正值基於到目前為止是否出現在文本中的新代幣，增加了模型談論新主題的可能性。

開發設置

如果系統上沒有pip ，則可以在此命令的幫助下下載它：

 sudo apt-get install python3-pip

虛擬環境設置

您可以使用Anaconda創建一個虛擬環境，如果您在系統上有一個虛擬環境，請使用以下命令創建一個Virtualenv：

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

或者，您可以使用以下命令安裝VirtualWrapper：

 sudo pip3 install virtualenvwrapper
sudo pip3 install --upgrade virtualenv

安裝後創建虛擬環境：

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

從unignts.txt安裝所需的軟件包以運行此項目：

 pip install -r requirements.txt

項目要素指南

要運行此項目，最重要的是要擁有OpenAI的秘密API密鑰，該密鑰使模型能夠生成內容。如果您有秘密API密鑰，則應將其設置為您的環境變量，以OPENAI_API_KEY的tha名稱，並使用python-dotenv軟件包讀取它。