如何使用ChatGPT模型格式化输入

在这个信息爆炸的时代,获取准确的信息和知识变得愈发重要。想象一下,你正在进行一项复杂的编程任务,但你不确定如何开始。这时,有一个智能助手可以为你提供指导和建议,无疑会让你事半功倍。ChatGPT就是这样一个强大的工具,它可以理解你的问题,并提供有价值的回答。本文将介绍如何格式化输入,以充分利用ChatGPT模型的能力。

格式化输入

ChatGPT模型的核心功能是接受一系列消息作为输入,并生成一条由AI编写的消息作为输出。要正确使用ChatGPT,你需要了解如何格式化输入消息。每个消息对象包括以下字段:

  • role:消息的角色,可以是系统、用户或助手。
  • content:消息的内容,包括问题、指令等。
  • name:可选字段,为消息的发送者命名。

通常,一次对话会以系统消息开始,告诉助手如何行动,然后是交替的用户和助手消息。不过,并不一定要遵循这种格式。

以下是一个示例Chat API调用,展示了消息的格式:

MODEL = "gpt-3.5-turbo"
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=MODEL,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Knock knock."},
        {"role": "assistant", "content": "Who's there?"},
        {"role": "user", "content": "Orange."},
    ],
    temperature=0,
)

response

这个示例中,我们首先定义了模型(可以选择不同的模型),然后创建了一个包含系统、用户和助手消息的消息列表。通过这种方式,你可以与ChatGPT建立对话并获取回复。

系统消息

系统消息可以用来设定助手的行为和性格。要注意,不同版本的ChatGPT模型对系统消息的关注程度可能会有所不同。有时,将重要的指令放在用户消息中会更有效。

以下是一个系统消息的示例,用来设定助手的性格:

response = openai.ChatCompletion.create(
    model=MODEL,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a friendly and helpful teaching assistant. You explain concepts in great depth using simple terms, and you give examples to help people learn. At the end of each explanation, you ask a question to check for understanding"},
        {"role": "user", "content": "Can you explain how fractions work?"},
    ],
    temperature=0,
)

这个系统消息告诉助手在解释概念时要深入浅出,并在每个解释结束时提出问题以检查理解。

举例说明

有时,向模型展示你想要的内容比告诉模型更容易。你可以使用模拟的示例消息来说明你的需求,这是一种有效的方法。

以下是一个示例,展示了如何使用示例消息来教助手将商业术语翻译成简单的语言:

response = openai.ChatCompletion.create(
    model=MODEL,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful, pattern-following assistant."},
        {"role": "user", "content": "Help me translate the following corporate jargon into plain English."},
        {"role": "assistant", "content": "Sure, I'd be happy to!"},
        {"role": "user", "content": "New synergies will help drive top-line growth."},
        {"role": "assistant", "content": "Things working well together will increase revenue."},
        {"role": "user", "content": "Let's circle back when we have more bandwidth to touch base on opportunities for increased leverage."},
        {"role": "assistant", "content": "Let's talk later when we're less busy about how to do better."},
        {"role": "user", "content": "This late pivot means we don't have time to boil the ocean for the client deliverable."},
    ],
    temperature=0,
)

在这个示例中,助手被引导使用简单的语言来解释商业术语。

计算标记数量

在使用ChatGPT模型时,消息中包含的标记数量会影响请求的成本、生成响应的时间以及响应是否会因达到最大标记限制而被截断。

你可以使用以下函数来计算消息中包含的标记数量:

import tiktoken

def num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo-0613"):
    # 计算标记数量的函数
    # ...

这个函数会帮助你了解消息中的标记数量,以便更好地管理成本和响应时间。

结束语

ChatGPT模型是一个强大的工具,可以为你提供有用的回答和建议。通过了解如何格式化输入消息,你可以更有效地与模型互动,获得所需的帮助。不断尝试不同的指令和示例消息,以使模型更好地满足你的需求。

现在,你已经了解了如何使用ChatGPT模型,开始享受其带来的便利吧!

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

转载请注明作者:王大神

原文出处:如何使用ChatGPT模型格式化输入

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