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本文介绍了 OpenAI 的编辑端点如何用于编辑代码，通过 Python 函数的示例展示了如何添加文档字符串、添加测试、转换为其他语言等等操作，让代码更加完善、高效。

本文介绍了使用GPT-3编写代码的示例，包括编写SQL查询等。GPT-3能够自动推断变量名称，提高代码编写的效率和准确性。适用于需要大量代码编写的开发场景，让开发者事半功倍。

本文介绍了OpenAI提供的编辑API端点及其应用案例，包括指令输入和文本输入等基本操作。然后，本文以翻译任务为例，详细介绍了如何使用编辑API端点进行无监督翻译，并提供了相应的示例和输出结果。

本文介绍了基于大型语言模型的ChatGPT Prompt工具及其在信息提取方面的应用。首先讲解了基本原理和技术特点，然后分别介绍了其在回答问题、总结文本、文本分类、实体提取等方面的具体应用案例。

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。

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。