相关推荐

• openAI｜如何获取嵌入

  本文介绍了OpenAI的get_embedding函数，可用于获取输入文本的嵌入向量。通过Python代码示例展示了如何使用该函数，获取指定文本的嵌入向量，进而用于语义搜索、推荐、聚类分析等应用场景。

  ChatGPT 2023-02-20

  0003.6K

• api_request_parallel_processor.py

  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。

  ChatGPT 2023-02-18

  0004.3K

• GPT-3｜文本写作示例

  本文介绍了如何使用GPT-3语言模型在各种写作任务中协助您，例如博客文章、电子邮件、广告文案等。使用简单的提示，GPT-3可以生成满足特定需求的文本。

  ChatGPT 2023-02-20

  0002.8K

• GPT-3｜如何使用大型语言模型

  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。

  ChatGPT 2023-02-19

  0013.0K

• Prompt｜对抗性提示

  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。

  ChatGPT 2023-02-18

  0013.9K