宠物随机取名生成器(小说书名随机取名生成器)

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宠物随机取名生成器

这篇主要是讲了创建一个基于OpenAIAPI的应用程序的过程，同时给出了Node.js、Python版本的实例代码。应用程序的构建总体来说是很简单的就是一个接口调用，前提是我们需要提供密匙。如果想要获取更好的结果返回一个是可以给模型提供一些列子从而更好的帮助他理解我们想要干什么，还有一个就是调整参数，来控制生成结果的离散性。示例中给出的模型是通用模型，如果想要针对特定场景给更多的示例进行训练，则可以采用微调模型。目前国内在调用的时候可能要麻烦一些主要是网络问题以及密匙的生成。在本篇文章中将上一篇中定义的“代币符号”改为了令牌，令牌更符合行业的一个主流称呼，代币符号则可以帮助理解它的作用于含义。

提示词补全是API的核心，他通过提供一个异常灵活且强大的接口，通过你输入的一些文本或提示，来为你补全对话的上下文。如同你给他输入一个"为一家冰淇淋店写一个标语"他则会回复一个"融化你的心，一个甜蜜的口感"

会话实例1

你可以认为这是一个非常高级的自动补全工具——他会处理你输入的内容从而预测接下来最有可能发生的内容。

（一）一个简单的提示词

假如你想要为一个宠物起一个名字，毫无头绪从零开始的时候他将会是非常难的，而这些OpenAPI可以帮你。你需要给他一个提示词来明确你想要干什么。如果你给他的说的是“给我的马起一个名字”与“给我的黑马起一个名字”那么他们得到的结果将会是不一样的，而这一切仅仅是因为一个形容词的改变。设计恰当的提示词本质上就是你如何训练这个“模型”，从而让他告诉你你所想要的结果。

会话示例2

创建好的提示词对于获取一个好的结果是重要的，但是这往往并不能够满足我们的需求。接下来我们尝试设计一些更复杂的提示词：

给一匹超级英雄马起三个名字

这时得到的结果并不是我们想要的，他所给出我们的答案都非常的通用似乎模型并有没识别到我们模型中关于马的这部分。接下来让我们尝试一下让他提出一些更加符合预期的结果。

（二）给模型添加一些示例

在很多时候，告诉模型我们想要的是什么是非常有帮助的。例如我们可以在提示词中给出一些例子可以帮助模型识别出我们提示词中细微的差别。现在我们尝试提交一个包含一些示例的提示词：

给超级英雄的动物起三个名字动物:猫名字:Sharpclaw船长，Fluffball探员，不可思议的猫动物:狗狗名字:护国公拉夫，神奇犬，狂吠爵士动物:马的名字:

这样的输入我们就会容易获得一个符合我们期望的结果。就像上面说的给模型添加我们期望的输出示例，可以帮助模型提供我们正在寻找的名称类型。

（三）调整参数

通过设计合适的提示词来提升输出结果质量并不是唯一的手段，我们也可以通过设置一些相关的参数来控制模型的输入内容，其中一个重要的设置就是temperature，它的值在0到1之间。当为零的时候当我们在一个回话中多次输入相同的提示词时返回的结果也总是相同的或是相似的。但是当我们设置为1那么相同的提示词输入往往就会返回不通的结果。

在使用中应该记得OpenAPI模型主要就是根据前面的提示词来预测后面肯能跟的文本。通过调节temperature，可以控制模型在进行这些预测时的自信度，如果要是值更小甚至为0模型就会认为他前面输出的结果是符合预期的所以后面的输出还会与前面高度相似，甚至一样。当设置的值高甚至......

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