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注意：”{text input here}” 是實(shí)際文本/內(nèi)容的占位符

使用最新版本的模型，往往可以獲得更好的結(jié)果。

(相關(guān)資料圖)

Bad ?

將下面的文本總結(jié)為要點(diǎn)列表。

Better ?

將下面的文本總結(jié)為要點(diǎn)列表。文本: """這里是文本內(nèi)容"""

Bad ?

寫一首關(guān)于 OpenAI 的詩(shī)

Better ?

以{某位著名詩(shī)人}的風(fēng)格，寫一首關(guān)于OpenAI的鼓舞人心的短詩(shī)，重點(diǎn)關(guān)注最近推出的DALL-E產(chǎn)品（DALL-E是一個(gè)文本到圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)模型）

Bad ?

從下面的文本中提取出提到的實(shí)體。提取以下四種類型的實(shí)體：公司名稱，人名，具體的主題和主旨。文本：{文本}

Better ?

提取下面文本中提到的重要實(shí)體。首先提取所有的公司名稱，然后提取所有的人名，接著提取符合內(nèi)容的特定主題，最后提取概括性的主題。期望的格式：公司名稱：<逗號(hào)分隔的公司名稱列表>人名：-||-特定主題：-||-一般主題：-||-文本：{文本}

在上述例子中，使用”-||-“作為一個(gè)占位符，表示這些部分需要根據(jù)實(shí)際的文本內(nèi)容來(lái)提取并填充。

Zero-shot 零樣本

從下面的文本中提取關(guān)鍵詞。文本：{文本}關(guān)鍵詞：

Few-Shot 少樣本，即提供示例

從下面的相應(yīng)文本中提取關(guān)鍵詞。文本1：Stripe提供了API，網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)者可以用來(lái)在他們的網(wǎng)站和移動(dòng)應(yīng)用中集成支付處理。關(guān)鍵詞1：Stripe，支付處理，API，網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)者，網(wǎng)站，移動(dòng)應(yīng)用文本2：OpenAI已經(jīng)訓(xùn)練了前沿的語(yǔ)言模型，這些模型在理解和生成文本方面非常出色。我們的API提供了訪問(wèn)這些模型的途徑，可以用來(lái)解決幾乎所有涉及語(yǔ)言處理的任務(wù)。關(guān)鍵詞2：OpenAI，語(yǔ)言模型，文本處理，API。文本3：{文本}關(guān)鍵詞3：

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這個(gè)產(chǎn)品的描述應(yīng)該相當(dāng)簡(jiǎn)短，只有幾句話，不要太多。

Better ?

用一個(gè)包含3到5句的段落來(lái)描述這個(gè)產(chǎn)品。

Bad ?

以下是代理人和客戶之間的對(duì)話。不要詢問(wèn)用戶名或密碼。不要重復(fù)?？蛻簦何覠o(wú)法登錄我的賬戶。代理人：

Better ?

以下是代理人和客戶之間的對(duì)話。代理人將嘗試診斷問(wèn)題并提出解決方案，同時(shí)避免提出任何與個(gè)人身份信息（PII）相關(guān)的問(wèn)題。代理人不會(huì)詢問(wèn)像用戶名或密碼這樣的個(gè)人身份信息，而是將用戶引導(dǎo)至幫助文章 www.samplewebsite.com/help/faq客戶：我無(wú)法登錄我的賬戶。代理人：

Bad ?

# 編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的Python函數(shù)，該函數(shù)要求如下# 1.輸入一個(gè)以英里為單位的數(shù)# 2. 它將英里數(shù)轉(zhuǎn)換為公里數(shù)

Better ?

# 編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的Python函數(shù)，該函數(shù)要求如下# 1. 輸入一個(gè)以英里為單位的數(shù)# 2. 它將英里數(shù)轉(zhuǎn)換為公里數(shù)import

import引導(dǎo)詞告訴模型寫 Python 代碼時(shí)應(yīng)該以什么內(nèi)容為開(kāi)始。類似的，如果你要寫 SQL 語(yǔ)句，可以選擇SELECT為引導(dǎo)詞。

model：要調(diào)用的 AI 模型，表現(xiàn)越好的模型價(jià)格越貴、延遲越高；

temperature：溫度，此參數(shù)值越高，生成的內(nèi)容越隨機(jī)；

max_tokens：內(nèi)容的最大長(zhǎng)度；

stop：終止符，碰到此類字符則終止生成內(nèi)容；

logit_bias：設(shè)置指定字符出現(xiàn)的概率，可以避免在最終內(nèi)容中生成指定字符。