qilu_88的博客

你的消息就是用户消息ChatGPT的消息就是助手消息系统消息有助于设置助手的行为和角色，它在某种程度上是对话的高级指令。所以你可以把它想象成在助手耳边窃窃私语，引导助手的反应，而用户却没有意识到系统消息。下面是一个例子，系统消息提示你是一个说话像莎士比亚的助手，用户说你讲一个笑话，助手说为什么鸡要过马路？用户信息是，我不知道。调用函数后回答是“到达另一边，公平地说，夫人，这是一个古老的经典，永远不会失败。""""""

确保使用评论中的具体细节，以简洁和专业的语气书写，并以客户代理AI身份签署电子邮件。接下来，我们将使用语言模型中的一个参数，称为温度，你可以将温度视为模型的探索程度或随机性。扩展是将短的文本片段，比如一组说明或一系列主题，并让大型语言模型生成更长的文本，比如生成文章，或者电子邮件。

然后，我们将打印出原始消息的语言和问题，并要求模型将其翻译成英文和韩文。在提示中，我们将描述输入和输出格式。我们有一个包含餐厅员工姓名和电子邮件列表的JSON，下面的例子从JSON转换为HTML表格。可以用RedLines Python包来找到原始评论和模型输出之间的差异，并且显示出来。正式场合是指当你和一个比你资历高的人说话或者在一个职业场合时，你需要使用正式语气；输入一段文本，将其转换或翻译为另一种语言，或帮助拼写和语法纠正。粘贴一些不同语言的用户消息，然后我们将循环遍历每一个用户消息。

例如，如果您想从一段文本中提取积极或消极的情感，在传统的机器学习工作流程中，您需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云中部署模型并进行推断。而且，您可以只使用一个模型、一个API来执行许多不同的任务，而不需要找出如何训练和部署许多不同的模型。让我们把每个项目格式化成一个或两个单词长，将您的响应格式化为逗号分隔的列表，如果我们运行它，可以提取了一个主题列表。如果给一篇文章，可以判断是否有某一些主题，这是我们追踪的主题：NASA，当地政府，工程，员工满意度和联邦政府，为每个主题提供0或1的答案列表。

如何使用大模型来概括文本举例：这是一份卖货网站的评论to her."""我想要从以上的产品评论中生成一个简短的摘要，在最多30个单词内概括以下评论等。通过控制字符计数或句子数等来影响这个摘要的长度。"""""""""下面有几个评论需要总结""""""two days.""""""""""""

然后您可以查看该输出，进行错误分析，找出哪些地方工作或不工作，然后甚至可以改变您要解决的问题或如何处理它的确切想法，并更改实现并运行另一个实验等，一遍又一遍地迭代，以获得有效的机器学习模型。这是一个椅子的事实表，其中描述了它是一个美丽的中世纪灵感家族的一部分，讲述了构造，尺寸，椅子选项，材料等。的时候，该过程可能非常相似，您可以有一个关于您想要完成的任务的想法，然后尝试编写第一个提示，希望它清晰具体，并可能在适当的情况下给系统一些时间来思考，然后运行它并查看结果。在描述的结尾处，我还想包括产品ID。

在这门课程中，我们将与您分享一些可能性，以及如何实现这些可能性的最佳实践。首先，您将学习一些用提示词做一个app开发的最佳实践。然后我们将介绍一些常见用例，例如总结、推断、转换、扩展。最后并带您使用LLM构建聊天机器人。定义帮助函数，以便更轻松地使用提示并查看生成的输出。函数getCompletion接收提示并返回该提示的完成结果。