按时间归档：2023年02月

本文介绍了如何使用GPT-3的多步骤提示符在Python中编写单元测试。我们使用了三个提示步骤，分别是解释函数、计划单元测试以及编写单元测试。这些提示可以帮助GPT-3更好地理解我们的意图。

大型语言模型是一种将文本映射到文本的函数，通过训练学习了语言的概念，实现了自然语言处理。本文介绍了大型语言模型的工作原理，以及如何通过指令提示、完成和演示来控制大型语言模型生成输出。指令提示可以让模型遵循指令，完成可以诱导模型完成你想要的开始，演示可以向模型显示所需的内容。这些控制方法可以用于生产力应用程序、教育应用程序、游戏等数百种软件产品。

本文为站长提供了使用OpenAI API进行常见任务的示例代码，内容包括API接口、GPT-3、嵌入、微调GPT-3、DALL-E和Azure OpenAI等，示例代码大多数采用Python编写。

当使用OpenAI完成端点时，流式传输可以更快地获得响应，提高应用程序的效率和性能。本文提供Python示例，介绍如何接收流完成并处理，以便在整个完成完成之前就可以开始打印或以其他方式处理完成的开始。

本文介绍了OpenAI提供的快速开源文本令牌化器tiktoken，包括支持的编码、令牌化方式和如何使用。你可以将文本字符串拆分为一系列令牌，便于文本模型处理，从而提高模型的准确性和效率。

本文介绍了OpenAI API的速率限制机制和处理速率限制错误的技巧，以及限制并行请求的示例脚本。文章解释了速率限制的作用，以及通过限制请求次数和防止滥用或误用API来保护API和其用户的可靠操作。

API 请求并行处理器使用OpenAI API快速处理大量文本需要小心。如果您逐一提交百万个API请求，它们将需要数天时间才能完成。如果您并行涌入一百万个API请求，它们将超出速率限制并因错误而失败。

本文介绍了如何制作清晰有效的ChatGPT提示以推动引人入胜且信息丰富的对话，从ChatGPT的基础知识及其工作原理到制作引人注目的提示和解决常见问题的高级技术的所有内容，本文提供了详细的指南和建议。

本文介绍了一种先进的人工智能AI文本生成技术：基于语言模型的ChatGPT Prompt。讨论了少量样本提示、思维链提示、以及如何防止提示攻击等主题，以及如何设计技术来防止这些攻击也进行了探讨。