AI Wiki
ChatGPT 教程MidJourney 教程Sora 教程
  • 👏Welcome
  • AI Wiki 知识百科
    • 🔎什么是人工智能 (AI)-Google
    • 🔎人工智能-百度百科
    • 🔎人工智能-Wikipedia
    • 📖Artificial Intelligence Wiki (English)
    • 📖机器之心人工智能专业词汇库
    • 📖人工智能专业术语表
      • A
      • B
      • C
      • D
      • E
      • F
      • G
      • H
      • I
      • J
      • K
      • L
      • M
      • N
      • O
      • P
      • Q
      • R
      • S
      • T
      • U
      • V
      • W
      • X
      • Y
      • Z
    • 📖机器学习课程术语表
  • Prompt Engineering 教程
    • 🔔Prompt Engineering 是什么?​
    • 📘Learn Prompting (多语言)
    • 📒Learning Prompt (中文)
    • 📗Learn Prompt (English)
    • 📕Deep Learning (English)
  • ChatGPT 教程
    • 🚩基础篇
      • 如何注册ChatGPT账号
      • Prompt简介
      • 基础用法
      • 基本原则 & 建议
      • 基本使用场景 & 使用技巧
        • 场景1:问答问题
        • 场景2:基于示例回答
        • 场景3:推理
        • 场景4:无中生有——写代码
        • 场景5:锦上添花——改写内容
        • 场景6:锦上添花——信息解释
        • 场景7:化繁为简——信息总结
        • 场景8:化繁为简——信息提取
    • 🏳️‍🌈高级篇
      • ChatGPT Prompt Framework
      • Zero-Shot Prompts
      • Few-Shot Prompting
      • Self-Consistency
      • PAL Models
      • OpenAI Playground 使用方法
      • 搭建基于知识库内容的机器人
    • 🏴‍☠️技巧篇
      • 技巧1:To Do and Not To Do
      • 技巧2:增加示例
      • 技巧3:使用引导词,引导模型输出特定内容
      • 技巧4:增加 Role(角色)或人物
      • 技巧5:使用特殊符号指令和需要处理的文本分开
      • 技巧6:通过格式词阐述需要输出的格式
      • 技巧7:Zero-Shot Chain of Thought
      • 技巧8:Few-Shot Chain of Thought
      • 技巧9:其他
    • 🪧Awesome ChatGPT Prompts (English)
  • Midjourney 教程
    • 🚩基础篇
      • 如何使用 Midjourney?
      • Midjourney Prompt 基本结构
      • Midjourney Prompt 常用参数
      • Midjourney 基础设置
      • 订阅 Midjourney 会员
    • 🏳️‍🌈高级篇
      • Midjourney Prompt 高级参数
      • Midjourney 各版本差异
      • Midjourney 官方 FAQ
    • 🏴‍☠️技巧篇
      • 技巧一:临摹
      • 技巧二:多实验
      • 技巧三:善用 Image2Image 功能
      • 技巧四:增加风格——艺术运动
      • 技巧五:增加风格——艺术家
      • 技巧六:善用 no 参数,去掉不想要的元素
      • 技巧七:多参数同时使用
      • 技巧八:使用 Seed 参数对图进行二次修改
      • 技巧九:神秘的 blend 功能
      • 技巧十:控制变量法渐进优化
      • 技巧十一:增加风格——国家
      • 技巧十二:增加权重
      • 技巧十三:善用灯光
      • 技巧十四:增加风格——年份
      • 技巧十五:如何让 Midjourney 生成的人更具有多样性?
      • 技巧十六:改变相机与镜头
      • 技巧十七:看到别人的图,想知道它的 prompt 是啥
    • 📋Text Prompt 篇
      • 撰写 Text Prompt 注意事项
      • 场景1:Stock Photo
      • 场景2:品牌 Logo
      • 场景3:App & 徽章 Logo
      • 场景4:插画
      • 场景5:头像
      • 场景6:游戏
      • 场景7:实物
      • 场景8:人物
      • 场景9:风景
      • 场景10:动漫
      • 场景11:其他
      • 框架总结
    • 🧮Big List
      • Midjourney 完整参数列表
      • Artist List
      • Photographers List
      • Lighting List
      • Anime List
      • Camera and Lens List
  • Sora 教程
    • 🚩基础篇
      • Sora 基础介绍(中文)
      • Sora 官网介绍(English)
      • 如何申请使用 Sora
      • Sora Prompt提示词合集
      • Sora 学习手册汇总
      • 💰Sora 赚钱方法
    • 🏳️‍🌈高级篇
    • 🏴‍☠️技巧篇
  • 返回Aig123.com
由 GitBook 提供支持
在本页
  1. ChatGPT 教程
  2. 高级篇

OpenAI Playground 使用方法

上一页PAL Models下一页搭建基于知识库内容的机器人

最后更新于1年前

如果你想要更好地了解 OpenAI 的 API,并且你常常会遇到 ChatGPT 不可用的情况。那我建议你使用 OpenAI 的 Playground。它会比较稳定。

但需要注意,这个 Playground 会消耗你的免费 Credit。

OpenAIPlayground001.png

你会在界面的右侧看到以下几个参数:

  1. Mode: 最近更新了第四种 Chat 模式,一般使用 Complete 就好,当然你可以用其他模式,其他模式能通过 GUI 的方式辅助你撰写 prompt。

  2. Model: 这里可以切换模型。不同的模型会擅长不同的东西,根据场景选对模型,能让你省很多成本:

    1. Ada:这是最便宜,但运算速度最快的模型。官方推荐的使用场景是解析文本,简单分类,地址更正等。

    2. Babbage:这个模型能处理比 Ada 复杂的场景。但稍微贵一些,速度也比较快。适合分类,语义搜索等。

    3. Curie:这个模型官方解释是「和 Davinci 一样能力很强,且更便宜的模型」。但实际上,这个模型非常擅长文字类的任务,比如写文章、语言翻译、撰写总结等。

    4. Davinci:这是 GPT-3 系列模型中能力最强的模型。可以输出更高的质量、更长的回答。每次请求可处理 4000 个 token。适合有复杂意图、因果关系的场景,还有创意生成、搜索、段落总结等。

  3. Temperature: 这个主要是控制模型生成结果的随机性。简而言之,温度越低,结果越确定,但也会越平凡或无趣。如果你想要得到一些出人意料的回答,不妨将这个参数调高一些。但如果你的场景是基于事实的场景,比如数据提取、FAQ 场景,此参数就最好调成 0 。

  4. Maximum length: 设置单次生成内容的最大长度。

  5. Stop Sequence: 该选项设置停止生成文本的特定字符串序列。如果生成文本中包含此序列,则模型将停止生成更多文本。

  6. Top P: 该选项是用于 nucleus 采样的一种技术,它可以控制模型生成文本的概率分布,从而影响模型生成文本的多样性和确定性。如果你想要准确的答案,可以将它设定为较低的值。如果你想要更多样化的回复,可以将其设得高一些。

  7. Presence Penalty: 该选项控制模型生成文本时是否避免使用特定单词或短语,它可以用于生成文本的敏感话题或特定场景。

  8. Best of: 这个选项允许你设置生成多少个文本后,从中选择最优秀的文本作为输出。默认为1,表示只生成一个文本输出。

  9. Injection start text: 这个选项可以让你在输入文本的开头添加自定义文本,从而影响模型的生成结果。

  10. Injection restart text: 这个选项可以让你在中间某个位置添加自定义文本,从而影响模型继续生成的结果。

  11. Show probabilities: 这个选项可以让你查看模型生成每个单词的概率。打开此选项后,你可以看到每个生成的文本单词后面跟着一串数字,表示模型生成该单词的概率大小。

配置好参数后,你就可以在左侧输入 prompt 然后测试 prompt 了。

🏳️‍🌈