ChatGPT – 快速指南

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ChatGPT – 基礎知識

你是否曾經想過擁有一個不僅能夠理解你的話語，還能給出連貫回覆的數字夥伴？如果沒有，那麼請考慮一下ChatGPT，因為它正是執行此功能的！在本章的開頭，讓我們簡要概述一下ChatGPT是如何發展起來的，以及它的一些流行用例。

ChatGPT 的演變

在OpenAI釋出ChatGPT網路預覽僅僅5天后，該服務就獲得了驚人的100萬用戶！ChatGPT的成功引發了全球範圍內人工智慧創新的浪潮。

自首次推出以來，OpenAI一直在努力使ChatGPT變得更好。他們首先推出了使用強大的GPT-4模型的專業版。之後，他們添加了諸如網路瀏覽和使用Dall-E建立影像等功能。

現在，ChatGPT不僅僅用於聊天；它可以做更多的事情，例如檢視網路和製作圖片。這種持續的演變突顯了OpenAI致力於改進和擴充套件ChatGPT的功能，為使用者提供動態的對話式AI體驗。

ChatGPT 的用例

人們經常稱ChatGPT為“萬能機器”，因為它非常適合完成各種各樣的工作。如果它不能做某件事，它很可能告訴你如何去做。許多使用者發現它是各種任務的最佳選擇，使其成為通用工作的首選。

ChatGPT在各個行業展示了有影響力的用例。讓我們在本節中探索其中的一些。

ChatGPT 用於程式碼編寫

是否曾經希望有一個編碼夥伴？開發人員正在利用ChatGPT作為他們的編碼夥伴，利用其功能來簡化任何程式碼的編寫、理解和除錯。

ChatGPT正在成為編碼過程中必不可少的工具，在整個開發任務中提供寶貴的指導和支援。

示例

讓我們檢視下面的示例，該示例生成一個用於反轉字串的Python程式：

ChatGPT 用於內容創作

用ChatGPT讓寫作變得有趣！創作者們正在使用ChatGPT來釋放他們的創造力。無論他們是在創作故事還是部落格，它都幫助生成引人入勝的內容，提供靈感，並簡化寫作過程。它還有助於總結書籍或文章。

示例

讓我們檢視一個使用ChatGPT編寫關於Python人工智慧免費線上課程的Facebook帖子描述的示例：

ChatGPT 用於營銷

企業正在使用ChatGPT來提升其營銷策略，建立定製的營銷計劃或策略。它積極參與製作廣告、撰寫吸引人的內容和適應趨勢，使其成為增強品牌形象的寶貴盟友。

示例

這是一個我們使用ChatGPT為IT公司撰寫Google廣告標題和描述的示例：

ChatGPT 用於求職者

求職者正在將ChatGPT作為他們的職業教練。他們正在利用這個大型語言模型的功能來撰寫簡歷、撰寫引人入勝的求職信，以及透過回答面試問題為面試做準備，在他們的求職旅程中找到寶貴的支援。

示例

讓我們看看如何使用ChatGPT為軟體工程師職位撰寫求職信：

ChatGPT 用於SEO

線上內容創作者正在使用ChatGPT來增強他們的SEO工作。它積極生成SEO友好的內容、元描述和部落格文章，確保他們的線上內容易於被搜尋引擎發現。

示例

在這個示例中，我們使用提示為提供IT解決方案給其他企業的公司生成10個長尾關鍵詞創意：

ChatGPT 在醫療保健中的應用

醫療保健領域的專業人員正在將其工作流程與ChatGPT整合。他們將其用於臨床決策支援、醫療記錄、疾病監測、資訊檢索以及作為虛擬助手，提高醫療保健任務的整體效率。

示例

讓我們看看一個ChatGPT比較兩種不同慢性疼痛管理方法的有效性的示例：

ChatGPT 用於客戶服務

讓與公司溝通變得更容易！公司正在整合ChatGPT來簡化客戶互動。他們將其用於協助查詢、提供資訊和確保積極的使用者體驗，從而提高客戶服務的質量。

示例

在這個示例中，我們作為一家雜貨店，透過ChatGPT協助客戶並提供解決方案：

ChatGPT 用於教育

ChatGPT就像一個學習夥伴！學生和教育工作者都將ChatGPT用作虛擬導師。它有助於解釋複雜的主題、回答問題，並使各個學科的學習互動化，在教育環境中提供寶貴的支援。

示例

讓我們看看ChatGPT如何為學生和老師總結聖雄甘地的生平：

ChatGPT 用於娛樂

作家和創作者正在使用ChatGPT來激發他們的創造力。它積極參與生成劇情創意、影片遊戲故事情節、編寫電影劇本和對話以及創作引人入勝的內容，使其成為娛樂行業中不可估量的工具。

示例

在下面的示例中，ChatGPT正在創作一個以籃球為主要角色的短篇故事：

ChatGPT 作為您的日常助手

認識你的日常助手！個人依靠ChatGPT作為他們的日常助手，使他們的日常任務變得無縫且愉快。他們將其用於天氣更新、設定提醒以及獲取查詢的快速答案，制定鍛鍊和飲食計劃。

示例

讓我們看看如何從ChatGPT獲取一些營養豐富的素食食譜：

其他公司也觀察到ChatGPT的廣泛普及，它是所謂生成式AI浪潮的一部分，並正在探索將大型語言模型整合到其產品和服務中的方法。

微軟作為OpenAI的戰略合作伙伴，已將其技術無縫整合到其核心產品中，例如MS 365套件。必應搜尋引擎採用了GPT技術來挑戰谷歌的統治地位。

谷歌已將其主要搜尋產品中整合了對話式AI功能，並推出了名為Bard的聊天機器人，該機器人由LaMDA（對話應用語言模型）提供支援。

我們將在後續章節中詳細介紹這些用例。

ChatGPT 的侷限性

作為一個人工智慧語言模型，ChatGPT在語言翻譯、歌曲創作、研究查詢，甚至生成計算機程式碼等一系列任務中展現了其強大功能。這種多功能性使ChatGPT成為各種應用的流行工具，包括營銷、日常助手任務、醫療保健支援、SEO最佳化和客戶服務。

儘管具備這些功能，但必須承認，ChatGPT與任何人工智慧技術一樣，也存在其侷限性。在本節中，我們將探討ChatGPT的一些侷限性，從有限的上下文理解到可能生成不當內容。瞭解這些侷限性可以深入瞭解在不同領域使用人工智慧語言模型時可能遇到的挑戰。

• 有限的上下文理解 - ChatGPT可能難以處理細微差別或冗長的上下文，導致其回覆缺乏對特定點的理解。

• 輸出中可能存在偏差 - ChatGPT可能無意中生成有偏見或敏感的內容，因此在應用中需要謹慎，以確保公平性和包容性。

• 無法驗證資訊 - ChatGPT可能生成錯誤或未經驗證的資訊，因此需要進行外部事實核查以確保準確性。

• 傾向於過度生成 - ChatGPT容易冗長，可能會產生過於詳細或冗長的回覆，影響溝通的清晰度和效率。

• 缺乏現實世界知識 - 由於知識截止日期，ChatGPT可能缺乏對近期事件或更新的瞭解，從而可能提供過時資訊。

• 對輸入措辭敏感 - 響應可能會因輸入措辭的細微變化而異，導致不一致。

• 可能生成不當內容 - 儘管努力過濾不當請求，但ChatGPT可能無意中生成違反道德或社群標準的內容。

使用ChatGPT的法律和倫理問題

以下是與使用ChatGPT和其他大型語言模型相關的法律和倫理問題：

法律問題

• 責任 - 確定使用ChatGPT產生的任何意外後果的責任是一項挑戰。應該有明確的法律框架來確定問責制。

• 智慧財產權 - 需要制定嚴格的政策，以遵守版權法並確保合規性。

倫理問題

• 隱私 - ChatGPT互動有時可能涉及敏感資料。

• 透明度 - 至關重要的是，使用者在互動過程中必須充分了解ChatGPT的缺點。必須明確披露AI系統的性質和侷限性，以管理期望。

• 安全風險 - ChatGPT可能容易受到對抗性攻擊和資料洩露的影響。需要採取強大的安全措施，例如加密和持續監控。

解決這些問題需要開發人員和監管機構之間持續合作，以建立適當的法律框架和道德準則。

ChatGPT – 入門指南

開始使用ChatGPT非常簡單！您可以透過OpenAI平臺使用ChatGPT。在本章中，我們將逐步展示如何設定OpenAI帳戶並開始使用ChatGPT。

在OpenAI上設定帳戶

如果您已經是註冊的OpenAI使用者，並且之前使用過ChatGPT，可以跳過本章，繼續下一章。否則，要開始使用ChatGPT，您需要在OpenAI上建立一個帳戶。請按照以下說明操作。

訪問OpenAI網站，連結如下：https://openai.com。然後，您需要點選主頁上的“試用ChatGPT”按鈕。

接下來，您將獲得ChatGPT登入頁面，其中包含登入和註冊選項，如下所示：

現在，需要使用您的電子郵件地址設定帳戶。或者，您可以使用您的Google、Microsoft或Apple帳戶繼續操作。生成的登入頁面將如下所示：

在ChatGPT中編寫您的第一個提示

太好了！現在您可以開始使用ChatGPT網路應用程式了。您可以透過輸入您自己的提示或瀏覽ChatGPT提供的建議來開始。這使您能夠直接在網路瀏覽器中執行各種自然語言處理任務。

現在，您還可以選擇從Google Play商店和Apple App Store下載ChatGPT，使您能夠在您的Android和Apple裝置上享受它。

組織聊天 - 一項節省時間的特性

ChatGPT提供了一種節省時間的特性，允許使用者擁有多個開放的執行緒或聊天。在您發起初始提示後，ChatGPT將自動建立一個新的聊天併為其分配一個相關的標題。請參考提供的螢幕截圖的左上角以獲取詳細資訊。

隨時開始新的聊天，但您可能有時希望繼續幾天前開始的對話。

假設您詢問了 ChatGPT 關於機器學習的問題，然後您繼續進行其他後續問題。例如，下面是互動過程的螢幕截圖 -

現在，在聊天的這個時刻，ChatGPT 具有上下文感知能力，允許您繼續對話，而無需重複概念。請檢視此處瞭解更多詳細資訊 -

透過以上示例，我們可以看到 ChatGPT 中的聊天是如何維護和組織的。它使參考舊聊天變得很方便。

ChatGPT – 提示詞

我們在討論使用者如何與 ChatGPT 和其他 Open AI 模型互動時使用了“提示詞”一詞。在本章中，我們將討論“提示詞工程”對提高模型準確性的重要意義。

提示詞的設計和編寫方式會以以下方式影響模型的輸出 -

• 精心設計的提示詞可以引導模型生成相關且精確的輸出。

• 而設計糟糕的提示詞可能會導致無關或混亂的輸出。

這只是一個關於如何在 ChatGPT 中使用不同型別的提示詞來獲取您所需的確切資訊的簡單章節。我們希望您參考我們的教程提示詞工程，您將在其中找到關於此主題的詳細內容。

提示詞及其重要性

生成式 AI 模型可以根據使用者請求建立各種內容，例如詩歌、故事、影像和程式碼。但是，為了獲得我們想要的輸出，我們必須向這些模型提供正確的指令，即所謂的提示詞。

提示詞，主要指自然語言文字片段，就像生成式 AI 模型輸出的指南，影響其語氣、風格和整體質量。事實上，提示詞是使用者引導這些模型生成輸出的唯一方式。

ChatGPT 的提示詞型別

ChatGPT 中使用的提示詞類別充當提供給 GPT 的指南或指令，以引導和控制特定型別的響應和對話。讓我們探索常用的提示詞，並瞭解它們如何發揮作用。

指令式提示詞

指令式提示詞是命令，指示模型在響應中包含所需格式或資訊。

讓我們看下面的例子 -

角色扮演提示詞

角色扮演提示詞是將輸入框定為模型是某個角色或具有特定角色的命令，從而相應地引導其響應。

請考慮以下示例 -

問答式提示詞

顧名思義，問答式提示詞是向模型提出問題以引出資訊性或創意答案的命令。

請檢視以下示例 -

上下文提示詞

上下文提示詞提供上下文或背景資訊，以指導模型的理解和響應。

檢視以下示例 -

創意故事提示詞

創意故事提示詞透過設定場景或故事元素來鼓勵模型生成富有想象力或創意的敘述。

觀察以下提示詞在此示例中的作用 -

條件提示詞

條件提示詞指定響應的條件或約束，以指導模型的輸出朝特定方向發展。

探索以下示例 -

比較提示詞

比較提示詞要求模型比較或對比不同的概念、想法或場景。請考慮以下示例 -

指示性提示詞

指示性提示詞清楚地指示模型在響應中的期望行為或方法。請檢視以下示例 -

定義良好的提示詞原則

在之前的討論中，我們強調了提示詞工程在影響模型輸出方面的重要性。現在，讓我們深入探討改進提示詞的推薦做法，並確定一些應避免的做法。

確保清晰

以簡單的方式構建您的句子和指令，使 ChatGPT 易於理解。

簡潔明瞭

選擇較短的提示詞和句子。將您的指令分解成更小、更連貫的句子，以提高理解力。

保持重點

確保提示詞集中在一個明確定義的主題上，以避免產生過於通用的輸出的風險。

一致性

在對話期間保持一致的語氣和語言，以實現更連貫的互動。

扮演…角色

讓 ChatGPT 扮演某人或某物的角色，這種技巧已被證明非常有效。您可以透過指示它“扮演”所需的人或系統，來簡化您從模型中獲取所需資訊的過程。

我們已經在上一節中看到了角色扮演提示詞的示例，其中 ChatGPT 扮演了偵探的角色。

ChatGPT – 競爭對手

多年來，ChatGPT 經歷了多次迭代，每次迭代都帶來了改進和額外的功能。主要版本包括 -

• GPT-1 − GPT-1 於 2018 年推出，是 GPT 系列中的首個模型，專注於文字生成。

• GPT-2 − GPT-2 於 2019 年釋出，擁有 15 億個引數。它因其極具說服力的文字生成能力而受到關注，但也引發了關於虛假資訊的擔憂。

• GPT-3 − GPT-3 於 2020 年推出，是 GPT 系列中最新、最先進的版本，擁有 1750 億個引數。它因其生成更自然文字和執行各種自然語言處理任務的能力而受到讚譽。

• GPT-4 − OpenAI 於 2023 年釋出了 GPT-4，並聲稱“由於其更廣泛的常識和先進的推理能力，GPT-4 可以更準確地解決具有挑戰性的問題。”

每次迭代都在提高自動文字生成質量和準確性方面發揮了至關重要的作用，促進了聊天機器人和使用者之間更自然、更無縫的溝通。

事實上，預計 ChatGPT 的功能將在未來幾年發生重大變化，尤其是在 OpenAI 積極開發下一代 GPT-5 語言模型的情況下。

ChatGPT 的競爭對手

雖然 ChatGPT 佔據著重要地位，但包括 Google、Meta、Anthropic 和 Amazon 在內的各種競爭對手正在使用大型語言模型 (LLM)、深度學習和微調來確立他們在市場中的主導地位。

在 AI 大型語言模型 (LLM) 領域，ChatGPT 有幾個很有前途的競爭對手。在本章中，我們將分別探討這些 ChatGPT 的替代方案。

Google Gemini（前身為 Google Bard）

Google Gemini 是 ChatGPT 的一個強大的競爭對手。它於 2023 年 3 月首次亮相，是一款對話式 AI 聊天機器人，它利用機器學習 (ML)、自然語言處理 (NLP) 和生成式 AI 來理解使用者提示並提供文本回復。

與 ChatGPT 不同，Gemini 具有訪問網際網路的獨特能力，可以將從最近釋出的內容中抓取的資訊整合到其回覆中。

Gemini 最初是在 Google LaMDA（一種大型語言模型 (LLM)）上訓練的，但在 2023 年 5 月進行了轉型重新訓練，過渡到更先進的 Pathways 語言模型 2 (PaLM 2)。Google 聲稱 PaLM 2 處理資訊的速度比 LaMDA 快 500 倍，並且實現了 10 倍的準確性提升。

Google 於 2024 年 2 月 8 日將 Bard 聊天機器人重新命名為Gemini。

Midjourney

Midjourney 是一款創新的 AI 工具，專門用於快速將提示詞轉換為影像。憑藉其每月更新的模型，Midjourney 持續推動創意 AI 的發展。

由於 Midjourney 以自籌資金和閉源的方式運營，其複雜的工作原理尚未公開。該平臺採用機器學習技術，結合大型語言和擴散模型。

與 ChatGPT 和 Bing Chat 等同行不同，Midjourney 採用了一種獨特的基於訂閱的模式，需要圖形處理單元 (GPU) 才能獲得最佳效能。

雖然沒有免費試用版，但基本計劃價格為 10 美元，可以根據命令生成超過 200 張影像。

Claude 2

2023 年 7 月，人工智慧公司 Anthropic 釋出了其最新的聊天機器人 Claude 2，該聊天機器人由大型語言模型提供支援。

Claude 2 代表了 Anthropic 此前人工智慧迭代 Claude 1.3 的重大升級。值得注意的改進包括基於書面指令的增強程式碼編寫能力和擴充套件的“上下文視窗”。使用者現在可以輸入整本書，並根據其內容向 Claude 2 提問。

這些增強功能使 Claude 2 與 GPT-3.5 和 GPT-4 等領先模型相提並論，後者驅動著 OpenAI 的 ChatGPT。

要使用 claude 2，請在 https://claude.ai/ 註冊。

Runway ML

Runway ML 是一個突破性的平臺，專為藝術家、設計師和創作者設計，旨在利用機器學習的潛力。Runway ML 使使用者能夠使用文字提示建立影片，使用文字或影像更改影片樣式，以及建立個性化肖像、動物、風格等等。

Runway ML 簡單易用，無需深入的程式設計知識。Runway ML 的一個突出特點是其 AI 魔法工具，這些工具可以促進即時影片編輯、協作以及無數其他功能。

Runway ML 的 AI 魔法工具具有無限的創意潛力，提供了各種可能性。

GitHub Copilot

GitHub Copilot 於 2021 年推出，是一款由 GitHub 與 OpenAI 合作開發的革命性編碼助手。

Copilot 無縫整合到流行的程式碼編輯器中，為開發人員提供即時的程式碼建議和自動補全功能。它由 OpenAI 的 Codex 提供支援，從大量公共程式碼儲存庫中獲取見解，提供上下文感知的程式碼片段，以提高編碼效率。

Copilot 透過幫助開發人員進行智慧程式碼生成，提高生產力，並使編碼更容易獲得，從而改變了開發格局。與專注於自然語言對話的 ChatGPT 不同，GitHub Copilot 專為加快程式碼生成而設計。

Perplexity AI

Perplexity AI 於 2022 年 8 月釋出，是一款具有搜尋引擎功能的 AI 聊天機器人。它基於 GPT-3 和 GPT-4 構建，採用了自然語言處理 (NLP) 和機器學習等先進技術。這使得該平臺能夠對使用者查詢提供準確而全面的回覆。

Perplexity AI 專為即時網路搜尋而設計，確保使用者能夠訪問涵蓋各種主題的最新資訊。該平臺由強大的語言模型（特別是 OpenAI 的 GPT 技術）驅動，擅長理解和生成類似人類的文字。作為一款答案引擎，Perplexity AI 致力於提升人們探索和交流資訊的方式。

Perplexity AI 方便各種使用者使用，提供網頁版和 iPhone 應用版本。使用者可以透過訪問其網站免費使用 Perplexity AI。

請按照以下步驟與 Perplexity AI 互動：

• 訪問 www.perplexity.ai。

• 在搜尋欄中輸入您的問題，然後點選藍色箭頭。

• 評估 Perplexity AI 的回覆以及提供的來源。

• 使用下方“詢問後續問題”欄提出後續問題，繼續互動。

Meta Llama 2

Llama 2 是 Meta 的大型語言模型 (LLM)，可以生成文字和程式碼，同時最佳化計算能力和資源。

Llama 2 在大規模多工語言理解 (MMLU) 評分中獲得了 68.9 分，略低於 GPT 3.5 的 70.0 分。雖然它不及 GPT-4 的 86.4 分，但如此接近的分數也確立了 Llama 2 作為 GPT 3.5 可信的開源競爭對手的地位。

需要強調的是，Llama 2 的訓練資料截止到 2022 年 9 月，並使用截至 2023 年 7 月的額外微調資料。相比之下，GPT 3.5 的訓練資料僅涵蓋到 2021 年 9 月。這一差異使得 Llama 2 成為比 OpenAI 的對應產品更及時資訊的來源。

Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhisperer 是來自 AWS 的 AI 程式碼生成器，它接受了海量程式碼庫的訓練，可以根據註釋和現有程式碼提供從程式碼片段到完整函式的即時程式碼建議。

它簡化了編碼任務，支援包括 Python、Java 和 JavaScript 在內的 15 種程式語言，並與 VS Code、IntelliJ IDEA、AWS Cloud9、AWS Lambda 控制檯、JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio 等流行的 IDE 整合。

免費的個人版包含無限的程式碼建議、參考跟蹤和每月每使用者 50 次安全掃描。CodeWhisperer 內建了安全掃描功能，可以檢測漏洞並提供即時修復建議。

CodeWhisperer 還集成了參考跟蹤器，用於標記建議中的開源相似之處。透過使用儲存庫 URL、檔案引用和許可證詳細資訊註釋此類建議，允許使用者在實施程式碼之前對其進行審查。

D-ID Studio

D-ID 的創意現實工作室，也稱為Studio D-ID，是一個自助服務平臺，非常有效地利用了生成式 AI 工具。它使使用者能夠製作包含動態對話頭像的影片。

該平臺將 D-ID 的深度學習人臉動畫技術與 GPT 文字生成和 Stable Diffusion 文字到影像功能無縫整合。D ID 是第一個為那些希望使用 AI 製作創新影片的人提供的一體化解決方案。

Creative Reality Studio 作為基於 Web 的工具，採用最先進的人臉動畫和文字到語音技術，提供逼真的對話式 AI 體驗。

這項多功能技術可用於建立個人、歷史人物、虛構角色、演示者或品牌大使的數字形象。事實上，Studio D-ID 為內容注入了活力，為枯燥的文件和 PowerPoint 提供了動態替代方案。

ChatGPT – 用於內容創作

自發布以來，ChatGPT 比預期更快地吸引了內容創作者的關注。在本節中，我們將瞭解使用 ChatGPT 進行內容創作的各種方法。此外，我們還將瞭解使用 OpenAI API 的 Python 實現。

從 OpenAI 獲取 API 金鑰

首先，您需要在 OpenAI 平臺上註冊並獲取 API 金鑰。獲取 API 金鑰後，您可以按如下方式安裝 OpenAI Python 庫：

pip install openai

現在，您已準備好將 ChatGPT 的創意功能融入您的內容創作專案。

使用 ChatGPT 生成文字

作為語言模型，ChatGPT 擅長根據使用者提示生成文字。

例如，您可以使用 ChatGPT 生成一個故事，如下所示：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define a prompt for text generation
prompt = "Write a short story about a detective solving a mysterious case."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine=" gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=100 
)

# Extract the generated text from the API response
generated_text = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated text as needed
print(generated_text)

注意 - 將“your-api-key-goes-here”替換為您實際的 OpenAI API 金鑰。以上示例提示模型生成一個關於偵探的短篇故事，您可以根據您的具體用例自定義提示和其他引數。

在這種情況下，我們得到了以下輸出：

Detective Mark Reynolds had been on the force for over a decade. 
He had seen his share of mysteries and solved his fair share of cases. 
But the one he was currently working on was 
unlike any he had encountered before.

請注意，當您在自己的系統上使用相同的程式碼和 OpenAI 金鑰時，系統可能會生成不同的回覆。

使用 ChatGPT 生成影片指令碼

眾所周知，生成影片內容需要編寫指令碼，而 ChatGPT 可以幫助您建立影片指令碼。您可以將生成的文字作為開始影片內容創作之旅的基礎。讓我們看看下面的示例：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define a prompt for generating a video script
prompt = "Create a script for a promotional video showcasing our new AI product."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct", 
   prompt=prompt,
   max_tokens=100 
)

# Extract the generated script from the API response
generated_script = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated script as needed
print(generated_script)

在這種情況下，我們得到了以下輸出：

[Opening shot of a modern office space with employees working at their desks]

Voiceover: Are you tired of mundane tasks taking up valuable time at work?
Do you wish there was a way to streamline your workflow and increase productivity?

[Cut to employees looking stressed and overwhelmed]

Voiceover: Well, look no further. Our company is proud to introduce 
our latest innovation – our revolutionary AI product.

[Cut to a sleek and futuristic AI device on a desk]

使用 ChatGPT 進行音樂創作

可以透過向 ChatGPT 提供音樂提示或請求來將其用於音樂創作。然後，生成的音樂創意或歌詞可以用作您創作的靈感。

以下是一個簡單的示例，演示了 ChatGPT 如何根據給定的提示生成簡短的鋼琴旋律：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define a prompt for music composition
prompt = "Compose a short piano melody in the key of C major."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=300
)

# Extract the generated music composition from the API response
generated_music = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated music as needed
print(generated_music)

在這種情況下，我們得到了以下輸出：

Here is a simple piano melody in the key of C major:
C D E F G A G F E D C B A C

The melody begins and ends on C, the tonic note of the C major scale. 
It then moves up and down the scale, primarily using steps and occasionally 
skipping a note up or down. This gives the melody a smooth and pleasant flow.

請注意，您可以自定義提示以指導您想要創作的音樂的風格、型別或特定元素。

使用 ChatGPT 生成互動內容

您還可以使用 ChatGPT 生成動態對話、測驗或你自己的冒險敘事。讓我們看一個示例，其中我們使用 ChatGPT 為關於“機器人與社會”的學校戲劇生成動態對話。

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define a prompt for generating dialogues
prompt = "Write dynamic dialogues for a school play on the topic 'Robotics and society'."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",  
   prompt=prompt,
   max_tokens=100  
)

# Extract the generated dialogues from the API response
generated_dialogues = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated dialogues as needed
print(generated_dialogues)

以下生成的文字可以作為建立引人入勝且動態的戲劇對話的起點：

(Scene opens with a group of students gathered around a table,
discussing about a robotics project)

Student 1: Okay everyone, let's finalize our project idea for the robotics competition.

Student 2: How about a robot that assists elderly people in their daily tasks?

Student 3: That's a great idea, but I think we can do something more impactful for society.

使用 ChatGPT 增強內容

透過提供特定說明來改進或擴充套件現有內容，ChatGPT 可用於創意建議、增強甚至總結。在下面的示例中，要求模型增強提供的內容：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define content that needs enhancement
input_content = "The importance of renewable energy sources cannot be overstated.
   They play a crucial role in reducing our reliance on non-renewable resources."
# Create a prompt for content enhancement
prompt = f"Enhance the following text:\n\n{input_content}"

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",  
   prompt=prompt,
   max_tokens=100 
)

# Extract the enhanced content from the API response
enhanced_content = response['choices'][0]['text']

# Print or use the enhanced content as needed
print(enhanced_content)

模型將根據需要提供增強的內容：

The significance of renewable energy sources cannot be overstated. 
In today's world, where concerns about climate change and resource
depletion are at an all-time high, these sources of energy have 
become essential. They not only offer a cleaner and more sustainable 
alternative to traditional, non-renewable resources, but also play 
a crucial role in reducing our carbon footprint and mitigating
the adverse effects of global warming.

Renewable energy sources, such as solar, wind, hydro, geothermal, 
and biomass, are constantly replenished and therefore do not deplete
as traditional fossil fuels do. This makes them highly valuable in
promoting a more secure and sustainable energy future.

請記住，結果取決於模型的理解力和創造力，您可能需要進行迭代或實驗以達到所需的增強水平。

使用 ChatGPT 個性化內容

ChatGPT 可用於透過將文字定製為特定個人或受眾來個性化內容。以下示例展示瞭如何利用使用者資料來個性化生成的文字，使其更相關和引人入勝：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# User-specific information
user_name = "Gaurav"
user_interest = "ChatGPT"

# Define a prompt for personalized content
prompt = f"Generate personalized content for {user_name}. Focus on {user_interest}."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract the personalized content from the API response
personalized_content = response['choices'][0]['text']

# Print or use the personalized content as needed
print(personalized_content)

模型將提供如下個性化內容：

Hello Gaurav!

Have you heard about ChatGPT? ChatGPT is an innovative chatbot that uses 
advanced artificial intelligence to have human-like conversations with you.
This means that you can talk to ChatGPT just like you would
talk to a friend or a real person.

One of the most amazing things about ChatGPT is its ability to understand 
natural language. This means that you don't have to use specific keywords
or phrases to communicate with it. You can simply chat with ChatGPT in 
your own words, and it will understand and respond 
to you just like a human would.

結論

在本節中，我們學習了 ChatGPT 如何幫助生成文字、建立影片指令碼、創作音樂，甚至使互動內容更出色。我們演示了 ChatGPT 如何在不同的創意任務中成為一個有益的夥伴。

ChatGPT – 用於營銷

閱讀本節，瞭解 ChatGPT 如何幫助您增強營銷策略的不同方面。我們將探討各種 ChatGPT 應用，例如電子郵件自動化、廣告文案撰寫、社交媒體內容、聊天機器人和營銷領域中的語言翻譯。

此外，我們還將瞭解使用 OpenAI API 的這些應用程式的 Python 實現。

使用 ChatGPT 進行電子郵件自動化

電子郵件營銷仍然是客戶參與的基石。藉助 ChatGPT，您可以簡化和個性化您的電子郵件自動化流程。讓我們來看一個使用 OpenAI API 生成個性化電子郵件的 Python 程式碼示例：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define customer details
customer_name = "Gaurav"
customer_interest = "Herbal Handwash"

# Create a prompt for email generation
prompt = f"Compose a personalized email to {customer_name} highlighting the 
   benefits of {customer_interest}."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract the generated email from the API response
generated_email = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated email as needed
print(generated_email)

我們將獲得以下輸出：

Subject: Say goodbye to harsh chemicals with Herbal Handwash!

Hello Gaurav,

I hope this email finds you well. I am writing to introduce you to a product 
that has completely changed my handwashing routine - Herbal Handwash. 
I believe you will also find it just as amazing as I did.

As you may already know, traditional hand soaps can be harsh on our skin with 
their strong chemicals and fragrances. But with Herbal Handwash, you can say 
goodbye to those worries. Made with all-natural ingredients and essential 
oils, this handwash is gentle and nourishing to the skin. It is free of any 
harsh chemicals, parabens and sulfates making it suitable for all skin types.

Apart from being gentle on the skin, Herbal Handwash also leaves a subtle and 
refreshing fragrance on your hands. The blend of essential oils gives it a 
pleasant aroma which is not overpowering. Unlike other chemical-based hand 
soaps, you won't have any harsh or artificial chemicals.

此示例演示了 ChatGPT 如何幫助自動為您的客戶建立個性化電子郵件。

使用 ChatGPT 進行廣告文案撰寫

您可以使用 ChatGPT 創作吸引人且有說服力的廣告文案，這對營銷成功至關重要。讓我們來看一個生成我們名為“Hexa Pro”的產品的 150 字廣告的 Python 示例：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define product details
product_name = "Hexa Pro"
product_benefits = "cutting-edge features, unmatched performance"

# Create a prompt for ad copy generation
prompt = f"Create an ad copy for the new {product_name} 
   highlighting its {product_benefits}."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=150
)

# Extract the generated ad copy from the API response
generated_ad_copy = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated ad copy as needed
print(generated_ad_copy)

檢視下面生成的廣告文案：

Introducing the new Hexa Pro - the ultimate machine that sets new standards 
in performance and innovation. Say goodbye to ordinary and hello to 
extraordinary with its cutting-edge features and unmatched power.

Experience a new level of precision with its state-of-the-art hexagonal 
blades that effortlessly glide through any material. From tough fabrics 
to dense materials, Hexa Pro tackles it all with ease. Plus, its advanced
motor delivers lightning-fast speed for seamless cuts every time.

But that's not all, Hexa Pro is designed for comfort and convenience. 
With its ergonomic handle and lightweight body, you can work for hours 
without any strain. And the convenient cordless design allows you to 
take it anywhere without any hassle.

聊天機器人和 ChatGPT

聊天機器人在客戶互動中變得不可或缺。ChatGPT 可以幫助您增強聊天機器人的對話能力。

以下是一個Python 示例：

import openai 
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
messages = [ {"role": "system", "content": "You are an intelligent assistant."} ] 
while True: 
   message = input("user: ") 
   if message: 
      messages.append( 
         {"role": "user", "content": message}, 
      ) 
      chat = openai.ChatCompletion.create( 
         model="gpt-4", messages=messages 
      ) 
   reply = chat.choices[0].message.content
   print(f"Bot: {reply}") 
   messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

執行提供的程式碼後，系統會提示您輸入查詢。例如，如果我們使用查詢“我從您的網站購買了產品 X，並希望發起更換。您能指導我完成流程嗎？”程式碼利用 ChatGPT 生成回覆，並且由於無限 while 迴圈，它會持續不斷地向用戶尋求輸入。

user: "I've purchased product X from your website and wish to initiate a 
replacement. Could you guide me through the process?"
Bot: To initiate a replacement for the product you purchased from our 
website, please follow these steps:

1. Contact our customer service team using the contact information provided 
on our website. You can usually find the contact details on the "Contact Us" 
page or in the order confirmation email you received.

2. Inform the customer service representative that you would like to initiate
a replacement for product X. Provide them with your order number, the details 
of the item you purchased, and the reason for requesting a replacement.

3. Our customer service team will guide you through the replacement 
process, which may include returning the original product and receiving
a new one, or arranging for a replacement to be shipped to you.

4. Follow any instructions provided by our team regarding returning the
product, receiving the replacement, or any other necessary steps 
to complete the replacement process.

If you have any specific questions or need further assistance during the 
process, please do not hesitate to reach out to our customer service
team for more personalized help.

使用 ChatGPT 生成社交媒體內容

在社交媒體上建立引人入勝的內容對於提升品牌知名度至關重要。ChatGPT 可以幫助您建立引人入勝的社交媒體帖子。

讓我們來看一個 Python 示例，其中 ChatGPT 在“全國工程師日”上建立引人入勝的社交媒體內容：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define the topic or event
topic = "National Engineers Day"

# Create a prompt for social media content
prompt = f"Create a social media post about {topic} that 
   sparks interest and engagement."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract the generated social media post from the API response
generated_social_media_post = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated post as needed
print(generated_social_media_post)

它將產生以下輸出：

Happy National Engineers Day! Let's take a moment to appreciate the 
brilliant minds behind our modern world. Whether it's designing towering
skyscrapers or developing life-saving medical devices, engineers play a 
crucial role in shaping our society. Share in the comments how engineers 
have impacted your life or tag a friend who is an engineering mastermind. 
Let's celebrate and honor these innovative problem solvers today and every
day! #NationalEngineersDay #Innovators #ProblemSolvers #EngineeringPride

使用 ChatGPT 進行語言翻譯

擴大全球影響力通常需要多語言溝通。ChatGPT 可以協助進行語言翻譯。以下是一個 Python 示例：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define text for translation
text_to_translate = "This is Tutorialspoint.com-Providing top-rated 
   Tutorials, Video Courses, and Certifications."

# Create a prompt for translation
prompt = f"Translate the following English text to French: '{text_to_translate}'"

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=100
)
# Extract the translated text from the API response
translated_text = response['choices'][0]['text']

# Print or use the translated text as needed
print(translated_text)

您將獲得以下翻譯後的文字：

Il s'agit de Tutorialspoint.com, qui fournit des tutoriels de 
qualité supérieure, des cours vidéo et des certifications réputées.

結論

在本節中，我們探討了 ChatGPT 等先進語言模型如何改變數字營銷。我們涵蓋了電子郵件自動化、廣告文案撰寫、聊天機器人、社交媒體內容和語言翻譯，並展示了 ChatGPT 如何使營銷變得更容易和更有效。

ChatGPT – 用於求職者

找工作可能很困難，但像 ChatGPT 這樣的 AI 工具可以使這個過程稍微簡單一些。在本節中，我們將探討 ChatGPT 如何在求職過程的各個階段（從建立簡歷到準備面試）為求職者提供支援。

使用 ChatGPT 撰寫簡歷

我們瞭解在競爭激烈的就業市場中擁有令人印象深刻的簡歷的重要性。ChatGPT 可以幫助建立一份根據您的技能和經驗量身定製的引人注目的簡歷。

示例

以下是一個使用 OpenAI API 的Python 示例，幫助您開始撰寫簡歷：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define your professional details
experience = "Over 8 years in project management"
skills = "Proficient in Python and Java, strong communication skills"
education = "Master’s degree in computer applications"

# Create a prompt for resume generation
prompt = f"Create a professional resume for a candidate with the following 
details:\nExperience: {experience}\nSkills: {skills}\nEducation: {education}"

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=300
)

# Extract the generated resume from the API response
generated_resume = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated resume as needed
print(generated_resume)

輸出

檢視以下輸出：

[Full Name]
[Address]
[City, State ZIP Code]
[Phone Number]
[Email Address]

Objective:
Highly skilled and dedicated Project Manager with over 8 years of experience
in successfully managing and delivering projects. Possess strong technical 
skills in Python and Java, combined with excellent communication and 
leadership abilities. Seeking a challenging position in a dynamic organization
where I can utilize my skills and expertise to drive successful project outcomes.

Professional Experience:
Project Manager
[Company Name] | [City, State]
[Dates of Employment]
- Successfully managed multiple projects simultaneously, ensuring on-time delivery and within budget.
- Developed and executed project plans, and monitored progress to achieve project milestones.
- Collaborated with cross-functional teams to define project goals, scope, and requirements.

使用 ChatGPT 生成求職信

我們知道精心撰寫的求職信如何補充我們的簡歷。ChatGPT 也可以用來生成有影響力的求職信。

示例

以下是一個 Python 示例：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define the job position and a brief introduction
job_position = "Data Scientist"
introduction = "I am writing to express my interest in the 
   Data Scientist position at your company."

# Create a prompt for cover letter generation
prompt = f"Generate a cover letter for the position of {job_position} 
   with the following introduction:\n{introduction}"

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract the generated cover letter from the API response
generated_cover_letter = response['choices'][0]['text']
# Print or use the generated cover letter as needed
print(generated_cover_letter)

輸出

檢視以下輸出：

[Your Name]
[Address]
[City, State ZIP Code]
[Email Address]
[Today’s Date]

[Hiring Manager’s Name]
[Company Name]
[Address]
[City, State ZIP Code]

Dear [Hiring Manager’s Name],

I am writing to express my keen interest in the Data Scientist position
at [Company Name]. As a highly analytical and technically skilled individual,
I am confident in my ability to make a meaningful contribution to your 
team and drive data-driven decision making.

With a Bachelor's degree in Computer Science and a Master's degree in 
Data Science, I have a strong foundation in statistics, data analysis,
and machine learning algorithms. Over the past four years, I have gained
experience working as a Data Scientist in various industries, including
finance, healthcare, and e-commerce. This has allowed me to develop 
a diverse skill set and expertise in handling large and complex datasets.

使用 ChatGPT 生成推薦信請求

獲得推薦信可以提升您的求職申請。ChatGPT 還可以幫助生成來自某人的推薦信請求以及為某人撰寫的推薦信。

示例

以下 Python 程式碼可以幫助您為您的前同事生成推薦信：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define your relationship with the recommender and specific skills/experiences
relationship = "Former colleague"
skills_experience = "Worked together on several successful projects"

# Create a prompt for recommendation request
prompt = f"Compose a recommendation letter for someone you've worked with
   in the past, emphasizing the following:\nRelationship: 
   {relationship}\nSkills/Experiences: {skills_experience}"

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=350
)

# Extract the generated recommendation request from the API response
generated_recommendation_letter = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated request as needed
print(generated_recommendation_letter)

輸出

以下是生成的推薦信：

[Your Name]
[Company Name]
[Address]
[City, State ZIP Code]
[Date]

To whom it may concern,

I am writing this letter to highly recommend [colleague’s name] for any 
professional opportunities that may come their way. I had the pleasure 
of working with [colleague’s name] for [number of years/months] at 
[previous company]. [He/She] was a valuable member of our team and [his/her] 
contributions were instrumental in the success of several of our projects.

示例

以下程式碼展示瞭如何為您的前同事生成推薦信請求信：

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define your relationship with the recommender and specific skills/experiences
relationship = "Former colleague"
skills_experience = "Worked together on several successful projects"
# Create a prompt for recommendation request
prompt = f"Compose a recommendation request from someone you've worked with in
   the past, emphasizing the following:\nRelationship: 
   {relationship}\nSkills/Experiences: {skills_experience}"

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=350
)

# Extract the generated recommendation request from the API response
generated_recommendation_request = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated request as needed
print(generated_recommendation_request)

輸出

以下是生成的推薦信請求信：

Subject: Request for a professional recommendation

Dear [Former Colleague’s Name],

I hope this letter finds you well. I am writing to you to seek a professional
recommendation for a new opportunity that has recently opened up for me.

As you know, we had the opportunity to work together at [Company Name] for 
[Duration of Time]. It was a pleasure collaborating with you on various 
projects, and I truly value the skills and experiences that I gained from
our time together. Your knowledge and work ethic have always been an 
inspiration to me, and I am grateful for the opportunity to have 
worked alongside you.

I am currently in the process of seeking new career opportunities, and 
I believe your recommendation would significantly contribute to my job search. 
I am confident that your firsthand experience working with me will add value 
to my professional profile and make me a strong candidate
for the role I am applying for.

使用 ChatGPT 準備面試

我們也可以使用 ChatGPT 生成常見面試問題的答案。它可以幫助求職者為即將到來的面試做好準備。

示例

請檢視以下示例 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define a common interview question
interview_question = "Can you tell me about yourself?"

# Create a prompt for interview response
prompt = f"Prepare a response to the following interview
   question:\n{interview_question}"

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=100
)

# Extract the generated interview response from the API response
generated_interview_response = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated response as needed
print(generated_interview_response)

輸出

以下是 ChatGPT 生成的回覆：

Of course! I am a highly motivated and driven individual 
with a strong passion for personal and professional growth.
I have a strong academic background, having graduated with
honors from XYZ University with a degree in ABC. 

My education has provided me with a well-rounded skill set, including 
excellent communication, critical thinking, and problem-solving skills.

使用 ChatGPT 提升技能

ChatGPT 還可以用於獲取技能提升方面的指導，並推薦線上課程或資源來增強求職者的資格。

示例

以下是一個示例 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define the skill you want to develop
skill_to_develop = "Data Science"

# Create a prompt for skill development guidance
prompt = f"Suggest resources and a learning path for someone looking
   to develop skills in {skill_to_develop}."

# Specify the OpenAI engine and make a request
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract the generated skill development guidance from the API response
generated_skill_development = response['choices'][0]['text']

# Print or use the generated guidance as needed
print(generated_skill_development)

輸出

以下是 ChatGPT 生成的指導和課程推薦 -

Basic Programming Skills:
The first step towards developing skills in data science is to have a strong 
foundation in programming. A good place to start would be learning Python or 
R programming languages, as they are widely used in data analysis and have a
variety of libraries and tools specifically designed for data science. 

Resources:
- Codeacademy: Python and R courses for beginners
- Coursera: "Python for Data Science and AI" and "R Programming" courses
- DataCamp: interactive courses for learning Python and R with a focus on data science

注意 - 上述 Python 示例在您使用相同的程式碼和自己的 OpenAI 金鑰時，可能會在您的系統上生成不同的響應。

結論

在本章中，我們探討了 ChatGPT 如何簡化求職流程。我們涵蓋了諸如簡歷撰寫、求職信、推薦信、面試準備和技能提升等應用，並展示了 ChatGPT 如何指導您並簡化您的求職過程。

ChatGPT – 用於程式碼編寫

ChatGPT 可以作為開發人員的通用助手，並在各種編碼任務中提供幫助，例如生成程式碼片段、修復錯誤、程式碼最佳化、快速原型設計以及在不同語言之間轉換程式碼。本章將透過使用 OpenAI API 的 Python 實用示例，指導您瞭解 ChatGPT 如何增強您的編碼體驗。

使用 ChatGPT 自動生成程式碼

我們可以使用 ChatGPT 輕鬆地在任何程式語言中建立程式碼片段。讓我們看一個使用 OpenAI API 生成 Python 程式碼片段來檢查給定數字是否為阿姆斯特朗數的示例 -

示例

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Provide a prompt for code generation
prompt = "Generate Python code to check if the number is an Armstrong number or not."

# Make a request to the OpenAI API for code completion
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract and print the generated code from the API response
generated_code = response['choices'][0]['text']
print(generated_code)

輸出

上述程式碼片段將為我們提供以下 Python 程式碼片段，我們可以使用它來檢查給定數字是否為阿姆斯特朗數。

num = int(input("Enter a number: "))
sum = 0
temp = num

while temp > 0:
   digit = temp % 10
   sum += digit ** 3
   temp //= 10

if num == sum:
   print(num, "is an Armstrong number")
else:
   print(num, "is not an Armstrong number")

使用 ChatGPT 修復錯誤

ChatGPT 可以幫助我們識別和修復程式碼中的錯誤。它還可以提供見解，使我們的程式碼免於錯誤。為了更清楚地說明，讓我們看下面的示例 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Example code with a bug
code_with_bug = "for j in range(5): print(i)"

# Provide a prompt to fix the bug in the code
prompt = f"Fix the bug in the following Python code:\n{code_with_bug}"

# Make a request to the OpenAI API for bug fixing
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=150
)

# Extract and print the fixed code from the API response
fixed_code = response['choices'][0]['text']
print(fixed_code)

執行上述程式碼片段後，ChatGPT 將為您提供以下見解 -

The bug in the above code is that the variable used in the loop, "j", is not 
being used at all in the loop body. Instead, the variable "i" is being 
printed, which is not declared or initialized anywhere in the code snippet. 

To fix this bug, we can either replace "i" with "j" in the loop body, or 
change the initial variable in the loop definition from "j" to "i" to ensure 
that the correct variable is being used in the loop. 

Corrected code:

for i in range(5):
   print(i)

使用 ChatGPT 進行程式碼最佳化

我們已經看到 ChatGPT 可以非常快速地生成程式碼片段，並且還可以識別和修復程式碼中的錯誤。開發過程的另一個關鍵部分是程式碼最佳化，它可以幫助我們提高任何應用程式的效能和速度。

示例

以下程式碼顯示了 ChatGPT 如何幫助我們最佳化程式碼 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Example code to optimize
code_to_optimize = "sum_of_squares = sum(i**2 for i in range(1000000))"  

# Provide a prompt to optimize the code
prompt = f"Optimize the following Python code:\n{code_to_optimize}"

# Make a request to the OpenAI API for code optimization
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract and print the optimized code from the API response
optimized_code = response['choices'][0]['text']
print(optimized_code)

輸出

以下是 ChatGPT 提供的最佳化上述程式碼的建議 -

One possible way to optimize this code is to use the built-in function "sum" 
with a list comprehension instead of a generator expression. 
This can be done as follows:

sum_of_squares = sum([i**2 for i in range(1000000)])

Using list comprehension instead of a generator expression can reduce the 
time complexity of this code from O(n) to O(1). This is because list 
comprehension creates a list of all the squared values beforehand, 
while generator expressions calculate each squared value individually
when needed. This makes the computation for summing the squared 
values much faster.

Another optimization technique could be to use the built-in function "pow" 
instead of the exponential operator "**". This can be done as follows:

sum_of_squares = sum(pow(i,2) for i in range(1000000))

The "pow" function is optimized for calculating powers and may
improve the performance of the code.

使用 ChatGPT 進行快速原型設計

快速原型設計是開發過程中的另一個關鍵步驟。它允許開發人員快速測試和迭代想法。ChatGPT 憑藉其生成程式碼片段的能力，已成為快速原型設計的寶貴工具。

示例

在這個示例中，我們將探討 ChatGPT 如何幫助建立 Python 程式碼片段，用於從 Web API 獲取資料並列印前 3 個結果。

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Provide a prompt for rapid prototyping
prompt = "Create a Python code snippet to fetch data from a web API and print the first 3 results."

# Make a request to the OpenAI API for code completion
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=250
)

# Extract and print the prototyped code from the API response
prototyped_code = response['choices'][0]['text']
print(prototyped_code)

輸出

讓我們看看 ChatGPT 的響應 -

import requests 

# Define the URL of the web API
url = "https://example.com/api"

# Send a GET request and store the response 
response = requests.get(url)

# Convert the JSON response to a Python dictionary 
data = response.json()

# Loop through the first 3 items in the response 
for i in range(3):
   # Print the title and description of each item 
   print("Title:", data["results"][i]["title"])
   print("Description:", data["results"][i]["description"])
# Output: 
# Title: Example Title 1
# Description: This is the first example result.
# Title: Example Title 2
# Description: This is the second example result.
# Title: Example Title 3
# Description: This is the third example result.

使用 ChatGPT 進行程式碼翻譯和遷移

在處理各種專案時，程式碼翻譯和遷移是一個常見的挑戰。ChatGPT 可以透過生成程式碼翻譯來簡化此過程，使開發人員能夠將程式碼片段適應不同的語言或框架。

示例

在這個示例中，我們將探討 ChatGPT 如何幫助將 Python 程式碼片段翻譯成 JavaScript。

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Example Python code for translation
original_code = "print('Hello, World!')"

# Provide a prompt to translate the code to JavaScript
prompt = f"Translate the following Python code to JavaScript:\n{original_code}"

# Make a request to the OpenAI API for code translation
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=150
)

# Extract and print the translated code from the API response
translated_code = response['choices'][0]['text']
print(translated_code)

輸出

讓我們檢視下面的程式碼翻譯 -

console.log('Hello, World!');

結論

本章展示了 ChatGPT 如何幫助您進行編碼。我們學習瞭如何生成程式碼、修復錯誤、最佳化程式碼、快速程式碼原型設計，甚至在不同語言之間轉換程式碼。

ChatGPT – 用於 SEO

SEO 代表搜尋引擎最佳化。它是一套網站所有者和營銷人員用來提高網站在搜尋引擎（如 Google、Bing 或 Yahoo）上的可見性的實踐和策略。它提供了一系列工具，例如關鍵詞研究和分析、自動化和報告、內容最佳化等等，以提高您網站的可見度。

在本章中，我們將探討 ChatGPT 如何徹底改變您對 SEO 的方法。本章還將為您提供實用示例，利用 ChatGPT 和 OpenAI API 的強大功能，提升您的 SEO 策略。

使用 ChatGPT 進行關鍵詞研究和分析

關鍵詞研究和分析是搜尋引擎最佳化 (SEO) 的關鍵組成部分。它們涉及識別使用者在搜尋資訊時可能輸入搜尋引擎的單詞和短語（關鍵詞）。

示例

下面是使用 ChatGPT 進行關鍵詞研究和分析的示例 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Prompt for keyword research
prompt = "Suggest top keywords for 'healthy recipes'."

# Request keywords from ChatGPT
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=50
)

# Extract and display suggested keywords
suggested_keywords = response['choices'][0]['text']
print("Suggested keywords:", suggested_keywords)

輸出

讓我們檢視 ChatGPT 提供的建議關鍵詞 -

Suggested keywords: 

1. Nutrition
2. Low-fat
3. Clean eating
4. Vegetarian
5. Plant-based
6. Gluten-free
7. Keto
8. Whole30
9. Meal prep
10. Budget-friendly

NLP 在 SEO 中的應用

SEO 中的自然語言處理 (NLP) 技術可以提高內容質量、使用者體驗和整體搜尋引擎可見度。

示例

以下是如何使用 ChatGPT 在 SEO 中應用 NLP 的示例 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Prompt for NLP-based SEO analysis
prompt = "Analyze the sentiment of customer reviews for 'best laptops'."

# Request sentiment analysis from ChatGPT
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=150
)

# Extract and display sentiment analysis results
sentiment_analysis = response['choices'][0]['text']
print("Sentiment analysis:", sentiment_analysis)

輸出

ChatGPT 給出的情感分析如下 -

Sentiment analysis: 

The sentiment of customer reviews for "best laptops" appears to be 
overwhelmingly positive. Many customers praise the performance, speed, and 
durability of the laptops, with terms such as "amazing", "incredible", 
and "fantastic" being commonly used.
 
Multiple reviewers also mention the value for money of these laptops, with
comments such as "great price" and "affordable" indicating satisfaction with 
the price point. Some customers also express appreciation for the design 
and aesthetics of the laptops, describing them as "sleek" and "stylish". 

Overall, the sentiment of customer reviews for "best laptops" is highly 
positive, with a strong emphasis on quality, performance, and value.

使用 ChatGPT 進行使用者體驗 (UX) 和 SEO

搜尋引擎將使用者體驗 (UX) 視為排名因素，因此改進 UX 不僅有利於網站訪問者，而且在搜尋引擎最佳化 (SEO) 中也起著至關重要的作用。

示例

以下示例展示瞭如何使用 ChatGPT 進行使用者體驗和 SEO -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Prompt for NLP-based SEO analysis
prompt = "Analyze the sentiment of customer reviews for 'best laptops'."

# Request sentiment analysis from ChatGPT
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=150
)

# Extract and display sentiment analysis results
sentiment_analysis = response['choices'][0]['text']
print("Sentiment analysis:", sentiment_analysis)

輸出

以下是 ChatGPT 提供的使用者體驗建議 -

User experience suggestions: 

1. Streamline Navigation: The navigation of an e-commerce website should be 
intuitive and easy to use. It should have clear categories and subcategories
to help users find what they are looking for quickly. The search bar should
also be prominent and easily accessible.

2. Use High-Quality Images: High-quality images are crucial for an 
e-commerce website as they give customers a better understanding of 
the products. Use multiple product images from different angles 
and allow users to zoom in for a closer look.

3. Provide Detailed Product Descriptions: Along with images, a 
detailed product description is essential for customers to make 
informed decisions. It should include size, materials, features, 
and any other relevant information.

使用 ChatGPT 進行圖片和影片 SEO

最佳化多媒體內容（即圖片和影片）對於增強整體 SEO 策略和吸引更多自然流量至關重要。

示例

以下示例展示瞭如何從 ChatGPT 獲取一些關於最佳化圖片和影片的技巧 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Prompt for image and video SEO tips
prompt = "Provide tips for optimizing images and videos for better SEO performance."

# Request SEO tips from ChatGPT
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=200
)

# Extract and display SEO tips for images and videos
seo_tips = response['choices'][0]['text']
print("SEO tips for images and videos:", seo_tips)

輸出

以下是 ChatGPT 提供的技巧 -

SEO tips for images and videos: 

1. Use relevant and descriptive file names: Before uploading an image or 
video, give it a relevant and descriptive name that includes relevant 
keywords. This will help search engines understand the content of the media.

2. Optimize alt text: Alt text is used to describe an image or video for 
visually impaired users and search engine crawlers. 
Use descriptive and keyword-rich alt text to help search
engines understand the content of the media.

3. Compress images and videos: Large and heavy media files can slow down
your website’s loading speed, which can negatively affect your SEO.
Compress your images and videos without compromising on quality
to improve your website’s loading speed.

使用 ChatGPT 進行 SEO 自動化和報告

自動化和報告在 SEO 領域發揮著至關重要的作用。它涉及簡化重複性任務和生成有見地的報告以進行監控。

示例

以下是如何使用 ChatGPT 進行 SEO 自動化和報告的示例 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'
# Prompt for SEO automation and reporting
prompt = "Automate keyword tracking and generate an SEO report for the past month."

# Request automation and reporting from ChatGPT
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=150
)

# Extract and display automation and reporting results
automation_and_reporting = response['choices'][0]['text']
print("SEO automation and reporting results:", automation_and_reporting)

輸出

以下是 ChatGPT 給出的 SEO 自動化和報告結果 -

SEO automation and reporting results: 
To automate keyword tracking and generate an SEO report for the 
past month, follow these steps:

1. Choose a keyword tracking tool: There are various keyword tracking tools 
available such as SEMrush, Ahrefs, Moz, and Google Search Console. Choose 
the one that best suits your needs and budget.

2. Create a list of keywords to track: Make a list of your target keywords 
that you want to track for your website. This list should include both 
primary and long-tail keywords that are relevant to your business.

3. Set up keyword tracking: Once you have selected the tool and keywords,
set up keyword tracking by entering the keywords into the tool. 
This will start tracking the rankings and performance of your 
keywords on search engines.

使用 ChatGPT 進行 SEO 自動化和報告

最佳化您的網站以適應搜尋引擎是提高可見度和增強其效能的關鍵。

示例

以下示例展示了 ChatGPT 如何協助 SEO 最佳化 -

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Prompt for SEO optimization suggestions
prompt = "Provide recommendations to improve website ranking on search engines."

# Request optimization suggestions from ChatGPT
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=100
)

# Extract and display SEO optimization suggestions
optimization_suggestions = response['choices'][0]['text']
print("SEO optimization suggestions:", optimization_suggestions)

輸出

ChatGPT 提供以下 SEO 最佳化建議 -

SEO optimization suggestions: 

1. Conduct an SEO audit: Start by conducting a thorough audit of your website
to identify any technical issues that may be affecting your rankings. 
Use tools like Google Search Console and Ahrefs to identify any crawl
errors, broken links, or duplicate content.

2. Keyword research: Identify the keywords and phrases that are relevant 
to your website and target audience. Use keyword research tools like Google
Keyword Planner or SEMrush to identify high volume and low competition 
keywords that can help improve your rankings.

結論

在本章中，我們探討了 ChatGPT 在 SEO 領域的多樣化應用。我們討論了 ChatGPT 如何幫助我們進行關鍵詞研究和分析、增強使用者體驗、使用 NLP 分析使用者情感、SEO 自動化和最佳化，甚至改進圖片和影片以適應搜尋引擎。

ChatGPT – 機器學習

賦予 ChatGPT 強大功能的基礎模型是什麼？

ChatGPT 的功能建立在機器學習的基礎之上，其型別——監督學習、無監督學習和強化學習做出了關鍵貢獻。在本章中，我們將瞭解機器學習如何助力 ChatGPT 的功能。

什麼是機器學習？

機器學習是人工智慧 (AI) 的一個充滿活力的領域，藉助它，計算機系統可以透過演算法或模型從原始資料中提取模式。這些演算法使計算機能夠自主地從經驗中學習，並在沒有明確程式設計的情況下做出預測或決策。

現在，讓我們瞭解機器學習的型別及其在塑造 ChatGPT 功能方面的貢獻。

監督學習

監督學習是機器學習的一種類別，其中演算法或模型使用帶標籤的資料集進行訓練。在這種方法中，演算法會提供輸入-輸出對，其中每個輸入都與相應的輸出或標籤相關聯。監督學習的目標是讓模型學習輸入和輸出之間的對映或關係，以便它能夠對新的、未見過的資料做出準確的預測或分類。

ChatGPT 使用監督學習來最初訓練其語言模型。在此第一階段，語言模型使用包含輸入和輸出示例對的帶標籤資料進行訓練。在 ChatGPT 的上下文中，輸入包含一部分文字，相應的輸出是該文字的延續或響應。

這些帶註釋的資料幫助模型學習不同單詞、短語及其上下文相關性之間的關聯。ChatGPT 透過接觸各種示例，利用這些資訊根據給定的輸入預測最可能的下一個單詞或單詞序列。這就是監督學習成為 ChatGPT 理解和生成類似人類文字的能力的基礎。

無監督學習

無監督學習是一種機器學習方法，其中演算法或模型在沒有帶標籤示例的指導的情況下自主分析和從資料中獲取見解。簡單來說，這種方法的目標是在未標記的資料中找到內在的模式、結構或關係。

監督學習為 ChatGPT 提供了堅實的基礎，但 ChatGPT 的真正魔力在於能夠創造性地生成連貫且與上下文相關的答案或響應。這就是無監督學習發揮作用的地方。

藉助在網際網路文字的廣泛預訓練，ChatGPT 發展了對事實、推理能力和語言模式的深刻理解。這就是無監督學習釋放 ChatGPT 的創造力，並使其能夠對各種使用者輸入生成有意義的響應。

強化學習

與監督學習相比，強化學習 (RL) 是一種機器學習正規化，其中代理透過與環境互動來學習做出決策。代理在環境中採取行動，以獎勵或懲罰的形式接收反饋，並利用此反饋隨著時間的推移改進其決策策略。

強化學習充當導航指南針，引導 ChatGPT 順利進行動態且不斷變化的對話。在最初的監督學習和無監督學習階段之後，模型會進行強化學習，以根據使用者反饋微調其響應。

大型語言模型 (LLM) 就像超級智慧工具，可以從海量文字中獲取知識。現在，想象一下，透過使用一種稱為強化學習的技術，使這些工具變得更加智慧。這就像教他們將他們的知識轉化為有用的行動。這種智慧的結合是某種稱為**基於人類反饋的強化學習 (RLHF)** 的魔力，使這些語言模型在理解和回應我們方面變得更好。

基於人類反饋的強化學習 (RLHF)

2017 年，OpenAI 發表了一篇題為**從人類偏好中進行深度強化學習**的研究論文，首次公佈了基於人類反饋的強化學習 (RLHF)。有時我們需要在使用強化學習的情況下進行操作，但手頭的任務很難解釋。在這種情況下，人類反饋變得很重要，並且可以產生巨大影響。

RLHF 透過引入少量人類反饋來改進代理的學習過程。讓我們藉助此圖瞭解其整體訓練過程，該過程基本上是一個三步反饋迴圈 -

正如我們在影像中看到的，反饋迴圈存在於代理對目標的理解、人類反饋和強化學習訓練之間。

RLHF 最初用於機器人等領域，已被證明可以提供更受控的使用者體驗。這就是為什麼 OpenAI、Meta、Google、Amazon Web Services、IBM、DeepMind、Anthropic 等主要公司將其 RLHF 新增到其大型語言模型 (LLM) 中的原因。事實上，RLHF 已成為最流行的 LLM——**ChatGPT** 的關鍵構建塊。

ChatGPT 和 RLHF

在本節中，我們將解釋 ChatGPT 如何使用 RLHF 與人類反饋保持一致。

OpenAI 利用**基於人類反饋的強化學習**（Reinforcement Learning with Human Feedback，簡稱 RLHF）來訓練其**InstructGPT** 模型。在此之前，OpenAI API 由 GPT-3 語言模型驅動，該模型傾向於生成可能不真實和有害的輸出，因為它們與使用者的**目標**（aligned）不一致。

另一方面，**InstructGPT** 模型比 GPT-3 模型好得多，因為它們 -

• 較少編造事實，並且

• 在生成有害輸出方面略有減少。

使用 RLHF 微調 ChatGPT 的步驟

對於 ChatGPT，OpenAI 採用了與**InstructGPT** 模型類似的方法，但在資料收集的設定上略有不同。

步驟 1：監督微調 (SFT) 模型

第一步主要涉及資料收集，以訓練一個監督策略模型，稱為 SFT 模型。對於資料收集，選擇一組提示，然後要求一群人類標註者演示所需的輸出。

現在，ChatGPT 等通用聊天機器人的開發者沒有微調原始的 GPT-3 模型，而是決定使用來自 GPT-3.5 系列的預訓練模型。換句話說，開發人員選擇在“程式碼模型”的基礎上進行微調，而不是純粹基於文字的模型。

此步驟中得出的 SFT 模型的一個主要問題是它容易出現**目標錯位**（misalignment），導致輸出缺乏對使用者的關注。

步驟 2：獎勵模型 (RM)

此步驟的主要目標是從資料中直接獲取一個目標函式。此目標函式為 SFT 模型的輸出分配分數，反映其對人類的期望程度。

讓我們看看它是如何工作的 -

• 首先，對提示列表和 SFT 模型的輸出進行取樣。

• 然後，標註者將這些輸出從最好到最差進行排序。現在，資料集的大小變成了第一步中用於 SFT 模型的基線資料集的 10 倍。

• 現在，使用新資料集來訓練我們的獎勵模型 (RM)。

步驟 3：使用 PPO（近端策略最佳化）微調 SFT 策略

在此步驟中，應用了一種稱為近端策略最佳化 (Proximal Policy Optimization，PPO) 的特定強化學習演算法來微調 SFT 模型，使其能夠最佳化 RM。此步驟的輸出是一個經過微調的模型，稱為 PPO 模型。讓我們瞭解它是如何工作的 -

• 首先，從資料集中選擇一個新的提示。

• 現在，初始化 PPO 模型以微調 SFT 模型。

• 此策略現在生成一個輸出，然後 RM 根據該輸出計算獎勵。

• 然後，使用此獎勵透過 PPO 更新策略。

結論

在本章中，我們解釋了機器學習如何賦予 ChatGPT 強大的功能。我們還了解了機器學習正規化（監督學習、無監督學習和強化學習）如何幫助塑造 ChatGPT 的功能。

藉助 RLHF（基於人類反饋的強化學習），我們探討了人類反饋的重要性及其對 ChatGPT 等通用聊天機器人的效能產生的巨大影響。

ChatGPT – 生成式 AI

ChatGPT 由 OpenAI 開發，是生成式 AI 的一個具體例項。它由生成式預訓練 Transformer（GPT）架構提供支援。在本章中，我們將瞭解生成式 AI 及其關鍵元件，如生成模型、生成對抗網路 (GAN)、Transformer 和自動編碼器。

理解生成式 AI

生成式 AI 指的是一類人工智慧，專注於自主建立、生成或生產內容。它涉及訓練模型以基於從現有資料集中學習到的模式和資訊生成新的和多樣化的資料，例如文字、影像甚至音樂。

這裡，“**生成式**”方面意味著這些 AI 模型可以自行生成內容，通常基於它們從大型資料集中學習到的模式和資訊。它們可能很有創意，能夠提出新想法或生成看起來像是人類創作的內容。

例如，在文字上下文中，生成式 AI 模型可能能夠編寫故事、撰寫文章甚至創作詩歌。在視覺領域，它可以生成影像或設計。生成式 AI 在各個領域都有應用，從創意藝術到內容創作等實用用途，但它也面臨著挑戰，例如確保生成的內容準確、合乎道德並符合人類價值觀。

讓我們探索生成式 AI 中的一些關鍵要素。

生成模型

生成模型代表一類演算法，這些演算法從現有資料中學習模式以生成新穎的內容。

我們可以說生成模型構成了生成式 AI 的基礎。這些模型在各種應用中發揮著至關重要的作用，例如建立逼真的影像、生成連貫的文字等等。

生成模型的型別

下面是一些最常用的生成模型型別 -

機率模型

顧名思義，這些模型專注於捕獲資料的潛在機率分佈。機率模型的一些常見示例包括高斯混合模型 (GMM) 和隱馬爾可夫模型 (HMM)。

自迴歸模型

這些模型背後的概念依賴於根據前一個元素預測序列中的下一個元素。自迴歸模型的一些常見示例包括 ARIMA（自迴歸積分滑動平均）和更新的基於 Transformer 的模型。

變分自動編碼器

VAE 結合了生成模型和變分模型的元素，是一種自動編碼器，經過訓練可以學習輸入資料的機率潛在表示。

VAE 不是精確地重建輸入資料，而是透過從學習到的機率分佈中取樣來學習生成類似於輸入資料的新的樣本。

生成模型的應用

讓我們看看下面生成模型的一些應用 -

影像生成

變分自動編碼器和 GAN 等生成模型徹底改變了影像合成。它們可以生成看起來與真實影像幾乎無法區分的逼真圖片。例如，DALL-E 的功能基於擴散模型的原理，這是一種生成模型。

文字生成

在自然語言處理領域，生成模型展示了根據提示生成連貫且上下文相關的文字的能力。

最受歡迎的例子之一是 OpenAI 的 ChatGPT，它由 GPT（生成式預訓練 Transformer）架構提供支援。

音樂創作

生成模型也將其創造力擴充套件到音樂創作中。基於生成模型的相關演算法可以學習音樂模式並生成新的作品。

生成對抗網路

生成對抗網路 (GAN) 由 Ian Goodfellow 及其同事於 2014 年提出，是一種用於生成建模的深度神經網路架構型別。

在各種生成模型中，GAN 因其創新的內容生成方法而備受關注。它採用了一種獨特的對抗性訓練機制，包括兩個主要元件：生成器和鑑別器。

GAN 的工作原理

讓我們藉助其元件瞭解 GAN 的工作原理 -

• **生成器** - 生成器建立新的資料例項，試圖模仿從訓練資料中學習到的模式。

• **鑑別器** - 鑑別器評估生成資料的真實性，區分真實和偽造的例項。

• **對抗性訓練** - GAN 參與一個競爭過程，其中生成器旨在提高其生成逼真內容的能力，而鑑別器則提高其鑑別能力。

GAN 的應用

GAN 的輸出可用於各種應用，例如影像生成、風格遷移和資料增強。讓我們看看如何 -

• **影像生成** - GAN 在生成高質量的逼真影像方面取得了顯著成功。這對於藝術、時尚和計算機圖形等各個領域都有影響。

• **風格遷移** - GAN 擅長在影像之間轉移藝術風格，允許進行創意轉換，同時保持內容完整性。

• **資料增強** - GAN 有助於機器學習中的資料增強，透過生成多樣化的訓練示例來提高模型效能。

Transformer

Transformer 代表了生成式 AI 中自然語言處理的突破。它們實際上依賴於自注意力機制，使模型能夠專注於輸入資料的不同部分，從而產生更連貫且上下文感知的文字生成。

理解自注意力機制

Transformer 架構的核心在於自注意力機制，它允許模型對輸入序列的不同部分進行不同的加權。

Transformer 由編碼器和解碼器層組成，每個層都配備了自注意力機制。編碼器處理輸入資料，而解碼器生成輸出。這使模型能夠專注於相關資訊，捕獲資料中的長程依賴關係。

生成式預訓練 Transformer (GPT)

生成式預訓練 Transformer (GPT) 是 Transformer 家族中最重要的部分。它們遵循預訓練方法，其中模型最初在大量資料上進行訓練，然後針對特定任務進行微調。

事實上，在預訓練之後，GPT 模型可以針對特定任務進行微調，使其能夠在各種自然語言處理應用中發揮作用。

Transformer 的應用

Transformer 能夠捕獲長程依賴關係和建模複雜關係，使其在各個領域都具有多功能性。下面給出了一些 Transformer 的應用 -

文字生成

Transformer，尤其是 GPT 模型，擅長生成連貫且上下文相關的文字。它們展示了對語言的細緻理解，使它們成為內容創作和對話的寶貴工具。

例如，OpenAI 的 GPT-3 在文字生成方面展示了非凡的能力，能夠理解提示並在各種上下文中生成類似人類的響應。

影像識別

Transformer 可以適用於影像識別任務。影像不是按順序處理，而是被分成補丁，自注意力機制有助於捕獲影像不同部分之間的空間關係。

例如，視覺 Transformer (ViT) 展示了 Transformer 在影像分類中的有效性。

語音識別

Transformer 用於語音識別系統。它們擅長捕獲音訊資料中的時間依賴關係，使其適用於轉錄和語音控制應用程式等任務。

例如，基於Transformer的模型，如wav2vec，在語音識別領域取得了成功。

自動編碼器

自動編碼器是一種用於無監督學習的神經網路。它們被訓練用來重構輸入資料，而不是對其進行分類。

自動編碼器由兩個部分組成，即編碼器網路和解碼器網路。

• 編碼器網路負責將輸入資料對映到低維表示，通常稱為瓶頸或潛在表示。編碼器網路通常由一系列降低輸入資料維度的層組成。

• 解碼器網路負責將低維表示映射回原始資料空間。解碼器網路通常由一系列增加輸入資料維度的層組成。

自動編碼器與變分自動編碼器

自動編碼器是一種神經網路，它被訓練用來重構其輸入，通常透過瓶頸架構，其中輸入首先被壓縮成低維表示（編碼），然後從該表示中重構（解碼）。

另一方面，VAE是一種自動編碼器，它被訓練用來學習輸入資料的機率潛在表示。VAE不是精確地重構輸入資料，而是透過從學習到的機率分佈中取樣來學習生成與輸入資料類似的新樣本。

自動編碼器的應用

自動編碼器具有廣泛的用途，其中一些包括：

• 降維 - 自動編碼器可用於降低高維資料的維數，例如影像，方法是學習資料的低維表示。

• 異常檢測 - 自動編碼器可用於檢測資料中的異常，方法是在正常資料上訓練模型，然後用它來識別與學習到的表示有顯著偏差的樣本。

• 影像處理 - 自動編碼器可用於影像處理任務，例如影像去噪、超解析度和修復。

結論

在本章中，我們解釋了生成式AI中的一些關鍵元素，例如生成式模型、GAN、Transformer和自動編碼器。從建立逼真的影像到生成上下文相關的文字，生成式AI的應用多種多樣且前景光明。

ChatGPT – 構建聊天機器人

如今，聊天機器人在幾乎所有應用程式中都能找到。這是因為它們允許使用者進行互動式和動態的對話。藉助OpenAI強大的語言模型（例如GPT-3.5），開發人員可以建立複雜的聊天機器人，能夠理解和生成類似人類的文字。

在本章中，我們將探討如何使用OpenAI API和Python程式語言建立聊天機器人。因此，讓我們開始一步一步地實現聊天機器人。

步驟1：設定您的OpenAI賬戶

首先，您需要在OpenAI平臺上設定一個賬戶並獲取您的API憑據。訪問OpenAI網站，註冊並按照說明生成API金鑰。

始終建議您妥善保管您的API金鑰，因為它將用於驗證對OpenAI API的請求。

步驟2：安裝OpenAI Python庫

現在，要與OpenAI API互動，您需要安裝OpenAI Python庫。在您的終端或命令提示符中執行以下命令：

pip install openai

此命令將OpenAI庫安裝到您的Python環境中。

步驟3：匯入所需的庫

現在，在您的Python指令碼中，您需要匯入OpenAI庫以及實現可能需要的任何其他庫。對於此實現，我們只需要OpenAI庫。

以下命令匯入OpenAI庫：

import openai

步驟4：配置OpenAI API金鑰

接下來，需要在Python指令碼中設定OpenAI金鑰以驗證您的請求。在下面的命令中，將“your-api-key-goes-here”替換為您從OpenAI獲得的實際API金鑰。

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

步驟5：定義初始提示

配置OpenAI API後，我們需要定義初始提示變數，該變數將用於啟動與聊天機器人的對話。例如，我們為我們的實現目的定義以下提示：

# Define the initial prompt
prompt = "You: "

您可以嘗試不同的提示，例如您的姓名或暱稱。

步驟6：實現聊天迴圈

接下來，我們需要建立一個迴圈來模擬與聊天機器人的對話。它將允許使用者輸入訊息並將其附加到提示中。如果您想退出迴圈，可以使用預定義的命令，例如“exit”。請檢視下面的程式碼：

while True:
   user_input = input("You: ")

   # Check for exit command
   if user_input.lower() == 'exit':
      print("Chatbot: Goodbye!")
      break

   # Update the prompt with user input
   prompt += user_input + "\n"

步驟7：生成回覆

現在，使用OpenAI API根據使用者的輸入生成回覆。為此，我們需要在迴圈中向API發出請求，如下所示：

# Generate responses using the OpenAI API
response = openai.Completion.create(
   engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
   prompt=prompt,
   max_tokens=150
)

步驟8：顯示並更新提示

最後，我們需要顯示生成的回覆並更新提示以進行下一次迭代：

# Get and display the chatbot response
chatbot_response = get_chatbot_response(prompt)
print(f"Chatbot: {chatbot_response}")

# Update the prompt with chatbot's response
prompt += f"Chatbot: {chatbot_response}\n"

執行聊天機器人

現在讓我們將所有內容放在一個指令碼中並執行聊天機器人：

# Import the OpenAI library
import openai

# Set up your OpenAI API key for authentication
openai.api_key = 'your-api-key-goes-here'

# Define the initial prompt
prompt = "You: "

# Function to get chatbot response using OpenAI API
def get_chatbot_response(prompt):

   # Generate responses using the OpenAI API
   response = openai.Completion.create(
      engine="gpt-3.5-turbo-instruct",
      prompt=prompt,
      max_tokens=150
   )
   return response.choices[0].text.strip()

# Main execution loop
if __name__ == "__main__":

   # Continuous loop for user interaction
   while True:
   
      # Get user input
      user_input = input("You: ")

      # Check for exit command
      if user_input.lower() == 'exit':
         print("Chatbot: Goodbye!")
         break

      # Update the prompt with user input
      prompt += user_input + "\n"

      # Get and display the chatbot response
      chatbot_response = get_chatbot_response(prompt)
      print(f"Chatbot: {chatbot_response}")

      # Update the prompt with chatbot's response
      prompt += f"Chatbot: {chatbot_response}\n"

注意 - 將“your-api-key-goes-here”替換為您實際的OpenAI API金鑰。此指令碼允許使用者在連續迴圈中與聊天機器人互動，並且可以透過鍵入“exit”退出。

讓我們看看我們與聊天機器人進行的對話：

You: Hi
Chatbot: > <@User> Hi there! Is there something I can help you with?

You: I want to know about Artificial Intelligence.
Chatbot: Chatbot: Sure! Artificial Intelligence, or AI, refers to the 
simulation of human intelligence processes by machines. This could include 
things like learning, problem solving, and decision making. 
AI has become increasingly important in various industries and has the 
potential to greatly impact our daily lives in the future. Is there something
specific you would like to know?

You: Suggest me some courses to learn AI using Python.
Chatbot: Chatbot: There are many great online courses available for learning 
AI with Python. Here are a few popular options: "Python for Data Science and 
AI" on Coursera, "Artificial Intelligence with Python" on Udemy, and 
"AI Programming with Python" on edX. 
Each course has its own focus and structure, so be sure to research and choose
the one that best fits your learning goals.

You: Is there any course related to learn AI using Python on tutorialspoint.com?
Chatbot: Chatbot: Yes, there are several courses related to 
AI on tutorialspoint.com. Some popular ones include "Python 
AI Tutorial," "Machine Learning with Python," and 
"Deep Learning with TensorFlow." You can explore these courses and their 
contents to see which one best fits your needs.

You: Can you tell me more about tutorialspoint.com?
Chatbot: Tutorialspoint.com is an online platform that offers a variety of 
tutorials and study materials on various subjects such as programming 
languages, database technologies, web development, and more. 
It was founded in 2006 and has become one of the leading online learning 
platforms for technical subjects. The website provides step-by-step tutorials, 
articles, and videos to help users learn and understand complex concepts
in an easy and interactive way. 
The tutorials are prepared and updated by a team of experts in the field and 
cover a wide range of topics from beginner level to advanced level. 
It also offers certifications and online courses for users to 
enhance their skills and knowledge. 
Overall, tutorialspoint.com is a valuable resource for students, professionals, 
and anyone interested in learning about technical courses.

You: exit
Chatbot: Goodbye!

結論

在本章中，我們解釋瞭如何使用OpenAI API和Python建立聊天機器人。這是一個起點，您可以透過處理使用者輸入驗證、改進提示和探索OpenAI提供的高階API功能來進一步增強您的聊天機器人。

要了解更多資訊，請嘗試不同的提示，參與各種對話，並根據您的特定需求調整聊天機器人。