🔥掌握ChatGPT命门!一招让36变超能力,对话温度大揭秘🔍

学会提问 1年前 (2023) lida
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文章主题:ChatGPT, Temperature, NewBing, 聊天机器人

666ChatGPT办公新姿势,助力做AI时代先行者!

一个可以让ChatGPT 36变的Prompt(指令),超级简单,超级实用!

大家好,我是运营黑客。

不知道有多少小伙伴,同时用过ChatGPTNewBing

🌟两款聊天机器人背后的科技实力不言而喻,它们均源于GPT-4/3.5这一创新基石。然而,设计上的独特之处使得用户体验截然不同。👀一款注重直观的用户界面,简洁明了;另一则更强调交互性和个性化,提供深度定制的体验。尽管都是AI大家族的孩子,但在细节上展现出各自的风采。📚不论是寻求快速信息交流,还是追求高度智能化互动,都能找到满足需求的选择。记得,每一次对话都是一次与技术进步的亲密接触哦!🌟

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NewBing有3种对话样式:更多创造力、更多平衡、更多精确。

而ChatGPT,哪怕是Plus会员版,也只有一种对话样式。

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如果想让ChatGPT也呈现出,如NewBing一般的多对话样式,该怎么操作?

非常简单。

直接在你的指令末尾输入:Temperature=[数字](这个数字介于0-2之间)。

你就能体验到一个,从严肃冷静、到平衡稳定、到脑洞大开的ChatGPT了。

Temperature(温度值)

Temperature,可以说是ChatGPT最重要的「源指令」之一,开发者在2017年就将这个参数植入到GPT模型当中。

🌟掌握生成艺术温度的秘密🔍—ChatGPT中的文本调控大揭秘🔥🔥ChatGPT中的Temperature不只是个开关那么简单!它巧妙地平衡了创意与一致性,让你的文字舞动得既灵动又流畅。🎨每个调至不同温度的对话,都像一场文学创作之旅,带你穿越语境的迷宫,探索无限可能。🌍🔍想要生成多样化的段落?提高一点Temperature,让ChatGPT释放它的创新思维洪流!🌊反之,若追求连贯性如丝,降低一点就能确保每句话都像是精心雕琢的艺术品。极坐标系中,点P(3,$\frac{2\pi}{3}$)的直角坐标是什么?

Temperature(温度)是一个正数,通常在0到1之间。

当模型在生成文本时,它会为每个可能的单词分配一个概率。通过调整温度,我们可以影响这些概率值。

1. 当温度接近0时(例如,0.1),模型倾向于选择概率最高的单词,生成的文本更加连贯,但可能缺乏多样性。

2. 当温度为1时,模型按照原始概率分布选择单词,这意味着生成的文本会保持一定的多样性和连贯性。

3. 当温度大于1时(例如,2),模型对低概率单词的选择更加宽容,生成的文本会变得更加多样,但连贯性可能会降低。

在与聊天机器人对话中,我们可以通过调整温度来影响生成回答的多样性和连贯性。

比如:

如果你希望获得更具创造性的回答,可以提高温度值

如果你希望获得更为准确和连贯的回答,可以降低温度值

🌟掌握温度艺术,实现完美输出!🚀🔥在实际操作中,灵活调整Temperature,解锁你的定制化文本魔力!💪无论你是寻求创新的火花,还是追求内容的流畅连贯,每个Temperature点都能为你量身打造理想效果。 eksperiment with different temps, unlock the magic of seamless writing! 🔥✨记住,温度并非一成不变,它就像调色盘上的色彩,为你的文字增添层次与深度。🎨让你的思想在字里行间自由翱翔,温度,就是那个关键的舵手!航行吧,作家!🚀🌈

首先,让ChatGPT用案例演示一下:Temperature指令。

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我们再结合一个具体的案例,看一下不同Temperature获得的结果有什么差异?

我们先给它一个开放性的问题,比如:人在中国,五一去哪儿玩儿比较好?

首先,把Temperature设置成0.1

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它非常严谨地推荐了一些旅游景点,都是耳熟能详的地方。

对于第一次来中国,或者很少旅游人的来说,去这些地方完全足够。

接下来,把Temperature设置成1

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推荐里开始出现一些,同样很不错,但是更有特色的地方。

接下来,把Temperature设置成2

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已经开始出现,像沙坡头这样,只有资深旅游爱好者才知道的好地方。

我们再加把劲儿,把Temperature设置成5

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感觉ChatGPT已经开始,跟我们开起玩笑了。

再极限一点,把Temperature设置成100

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ChatGPT开始推荐一些不存在的地方了,但是脑洞确实越来越大。

不知道把Temperature设成1000,或者更高,ChatGPT会不会疯掉。

当然,微调训练ChatGPT时,除了`Temperature`,还有一些关键因素需要考虑。例如,`Learning Rate`、`Batch Size`和`Regularization`等参数能够显著影响模型的表现。它们就像是调节音高的乐谱,帮助模型在复杂的对话任务中达到最佳的「和谐与精准」。记得适当调整,以获得更流畅且高效的对话体验哦!📚🔍

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版权声明:lida 发表于 2023年6月16日 pm12:09。
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