- Java锁的逻辑(结合对象头和ObjectMonitor)
- 还在用饼状图?来瞧瞧这些炫酷的百分比可视化新图形(附代码实现)⛵
- 自动注册实体类到EntityFrameworkCore上下文,并适配ABP及ABPVNext
- 基于Sklearn机器学习代码实战
这篇写的有点迟了,前阵子ChatGPT正火的时候,懒病发作一直拖延。今天对ChatGPT做一个简单的讨论,也是把学习的心得和大家分享一下.
首先什么是GPT,英文全称是Generative Pretrained Transformers (生成式预训练转换器)。GPT是一个预先训练好的,用生成的方式,把输入文字转化成输出文字的转换器.
这个转换的过程,有点完形填空,或是根据提示写一篇800字作文的意思.
GPT并不是横空出世的新鲜玩意,它已经经历了数代的演进,从GPT-1,GPT-2,GPT-3一直到现在最新的GPT-4.
那么GPT是如何工作的呢?一般认为至少需要两步.
如下图的举例,用户输入的提示“Translate Hello to Spanish”,经过OpenAI预训练好的模型转换后,生成出文字“Hola”.
可能小伙伴会有疑问,Prompt在上面这个流程中,起到了哪些作用呢?大体上有三点:
下面就是一个代码示例中的Prompt,首先定义了模型(Model)的角色上下文(Context),给定了输出的数量要求,以及语言的要求.
var system = """ You are a professional .NET programmer. When you answer .NET questions, you always give examples. You will speak in Chinese. """ ;
上面这个提示(Prompt)其实还不完整,它只给出了上下文(Context),却没有对GPT提出问题或安排任务.
一个完整的提示(Prompt)的结构包含两部分:
private string System { get ; set ; } = @" You are an AI assistant that helps people find information. " ; private string Prompt { get ; set ; } = " 明天的天气如何? " ;
上面是一个完整的提示(Prompt),但并不是一个高质量的提示(Prompt)。高质量的提示具有以下几点:
上面这种模糊不明确的提示,会导致ChatGPT向你询问具体的地区…… 。
所以一个清晰且具体的提示,至少要包含查询天气的地区,如果能给定输出的样例就更好了.
如果再提供有价值的上下文,回答又会变得不一样.
看过了提示(Prompt),让我们再来了解一下完成(Completions)。其实这里翻译成“补完”感觉更贴切。Completions是由GPT这样的模型根据提示生成的响应或者说结果.
所以GPT干的事情,总结下来就是:
模型(Model)根据人类给出的提示(Prompt),进行补完(Completions).
所以GPT的原型应该是凌波丽?(大雾) 。
。
今天和各位小伙伴进行了GPT的一些闲扯淡,下一篇我们来学习ChatGPT又是个啥.
欢迎各位大佬批评指正.
以下链接,是MS Learn上Windows开发的入门课程,单个课程三十分钟到60分钟不等,想要补充基础知识的同学点这里:
开始使用 Visual Studio 开发 Windows 10 应用 。
开发 Windows 10 应用程序 。
编写首个 Windows 10 应用 。
创建 Windows 10 应用的用户界面 (UI) 。
增强 Windows 10 应用的用户界面 。
在 Windows 10 应用中实现数据绑定 。
最后此篇关于关于ChatGPT的一些闲扯淡(1)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于关于ChatGPT的一些闲扯淡(1)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!