OpenAI文档翻译——在不通的场景下如何更好的设计ChatGPT提示词_openai api翻译文件

概述

OpenAI可以被广泛的应用于各种任务，他为各种模型提供使用简单而功能强大的API。你可以输入一些文本作为提示词，OpenAI则会生成对应的提示词补全，在使用过程中这就是会话形式以及能够记住上下文的体现。探索如何生成提示词的最好方法就是通过我们提供的Playground,你可以通过里面的文本框输入提示，他将会自动为你进行补全，接下来我们看一个为冰激凌店起名字的列子：

如果你也输入与我上面相同的提示词，那么有可能会返回不一样的结果，这是因为API的调用具有非确定性。这就意味着即使你每次都进行相同的输入，也可能得到不通的结果。将temperature设置为0将使相同的输入输出大部分是确定的，但是他仍然可能会保留少量的不确定性。一些简单的输入输出上下文补全，你可以通过提供一些你想做什么或是期望什么输出的示例来告诉OpenAI。补全效果通常取决于你所想要完成任务的复杂度度以及提示词的质量，最佳就是思考如何将你要完成的任务写成一个中学生要解决的应用题。一个精心编写的提示词将会为模型提供足够多的信息，以让OpenAI对应的模型（OpenAI并不是一个模型而是一系列模型，不通的任务由不通的模型进行处理）知道你想要什么以及他应该如何进行补全。通过这篇文章你将会了解一般提示词的最佳实践和示例，如果想要了解使用Codex模型处理代码的更多消息，可以阅读OpenAI提供的代码指南

提示词设计

OpenAI可以做从原创文本生成到复杂文本分析的很多任务，也正是因为他能够做很多的事情所以你需要正确的告诉他你想要的是什么。但是这并不是说只需要简单的告诉他你要什么，最好的做法是给他展示你想要的是什么样。简单来说我们可以通过下面三方向来设计我们的提示词：

要什么、什么样：可以通过描述规则或是例子，又或是规则和列子结合来清楚的告诉他你想要的是什么，就如同前面我们给出的为宠物起名的示例。如果你想让模型按照字母对一组单词进行排序或者说是按照情感对一些列的文本进行分类，你可以通过几个例子给他展示你想要的是什么。

提供准确的数据：如果你想要构建一个分类器或是说想让模型遵循一个固定的模式去完成特定场景下的任务你需要准备大量的例子。虽然模型通常能够检验出常见的语法错误，但是有时候他也会认为你是故意输入的所以会直接返回（这时候就有可能出现胡乱编造答案的情景），所以最好保证自己输入的数据是正确的。

进行合理的配置：通过temperature和top_p可以来控制补全输出的稳定度，在不通的场景中我们可以有不通的用法。如果你想要获取的仅是一个正确的答案，你可以将这两个值设置的更低一些；如果你是想得到更多样性的回答则可以将这两个值设置的更高。人们使用这两个配置的时候存在一个误区就是认为这两个值是控制OpenAI“智能程度”或是“创造力”的。如果你不能很好地通过API获取理想的补全，那么你可以按照下面列表来检查一下：

1. OpenAI是否能够清楚的了解应该生成什么
2. 是否提供了足够的例子
3. 你的例子中是否存在数据错误
4. 有没有合理的设计temperature和top_p两个参数

文本分类

为了能够更好的使用OpenAI API来创建一个分类服务，在这里我们将提供一个对Tweets的情绪进行分类的示例：

判断一条推文的情绪是积极的、中性的还是消极的。

推特:我喜欢新的蝙蝠侠电影!

情绪:

在这个例子中有几个特征需要注意：

1. 用清晰地语言描述你期望的输入和输出：在示例中我们使用“推特”来标记输入，期望的输出则通过“情绪”来标记。作为最佳实践，从通俗的语言描述开始。在使用的时候虽然你也可以通过简短单词或是语句来标识你的输入和输出，不过最好的做法是才上来先尽可能详细的描述，之后再逐渐的删除哪些你认为不重要的语句，看他是否还能保持一致
2. 通过例子向OpenAI展示你所期望的回复：在这个例子中我们描述了可能包含的情绪。在分类的情况中一个中立的标签是很重要的，因为当有很多的输入时候就算是人类也很难判断输入的到底是积极的还是消极的或是说两个都不是
3. 对于常见的任务只需要少的示例：就像这里展示的这个推特情绪分类器，我们并没有提供任何的例子。这是因为OpenAI已经能够很好地理解情绪以及推特这两个词的概念。如果你要为一类并不常见的事物建立一个分类程序，OpenAI就需要你给他提供更多的例子去帮助理解应该如何进行分类

现在我们已经掌握了如何去构建分类器，接下来就让我们通过下面这个例子来看看如何让他变得更加高效——在一次的调用中获取更多的结果。

对这些推文中的情绪进行分类:

1. “我受不了家庭作业”

2. “这很糟糕。我很无聊

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