ChatGPT文本

ChatGPT文本补全

了解如何生成或操作文本

介绍

完成端点可用于各种任务。它为我们的任何模型提供了一个简单但功能强大的界面。您输入一些文本作为提示，模型将生成一个文本补全，尝试匹配您提供的任何上下文或模式。比如给API提示“正如笛卡尔所说，我认为，因此”，它会大概率返回补全“我是”。

开始探索补全的最佳方式是通过我们的 Playground。它只是一个文本框，您可以在其中提交提示以生成完成。要自己尝试，请在 Playground 中打开此示例：

为冰淇淋店写一个标语。

提交后，您会看到如下内容：

为冰淇淋店写一个标语。

每一勺我们都会微笑！

您看到的实际完成情况可能有所不同，因为默认情况下 API 是不确定的。这意味着即使您的提示保持不变，您每次调用它时可能会得到略微不同的完成。将温度设置为 0 将使输出大部分具有确定性，但可能会保留少量可变性。

这个简单的文本输入、文本输出界面意味着您可以通过提供说明或您希望它做什么的几个示例来“编程”模型。它的成功通常取决于任务的复杂性和提示的质量。一个好的经验法则是考虑如何为中学生写一个应用题来解决。一个写得很好的提示提供了足够的信息让模型知道你想要什么以及它应该如何响应。

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本指南涵盖了一般的提示设计最佳实践和示例。要了解有关使用我们的 Codex 模型处理代码的更多信息，请访问我们的代码指南。

请记住，默认模型的训练数据将在 2021 年中断，因此它们可能不了解时事。我们计划在未来增加更多的持续培训。

提示设计

基本

我们的模型可以做任何事情，从生成原创故事到执行复杂的文本分析。因为他们可以做很多事情，所以你必须明确描述你想要什么。展示，而不仅仅是讲述，通常是获得良好提示的秘诀。

创建提示的三个基本准则：

展示和讲述。通过说明、示例或两者的结合，明确您想要什么。如果您希望模型按字母顺序对项目列表进行排名或按情绪对段落进行分类，请向它展示您想要的。

提供质量数据。如果您正在尝试构建分类器或让模型遵循某种模式，请确保有足够的示例。一定要校对你的例子——模型通常足够聪明，可以看穿基本的拼写错误并给你一个回应，但它也可能认为这是故意的，它会影响回应。

检查您的设置。temperature 和 top_p 设置控制模型在生成响应时的确定性。如果您要求它提供只有一个正确答案的答复，那么您需要将这些设置得较低。如果您正在寻找更多样化的响应，那么您可能希望将它们设置得更高。人们在使用这些设置时犯的第一个错误是假设它们是“聪明”或“创造力”控制。