ChatGPT Python模型训练指南：为聊天机器人加入新的常识

安装ChatGPT：使用pip命令安装OpenAI的ChatGPT库。打开命令行窗口，运行以下命令：

pip install openai

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创建ChatGPT实例接下来，我们将创建一个ChatGPT实例，该实例将用于与我们的聊天机器人进行交互。代码示例如下：

import openai

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="你好，我是你的聊天机器人。请问有什么可以帮助您的吗？",
max_tokens=50,
temperature=0.7,
n=1,
stop=None
)

print(response.choices[0].text.strip())

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在代码中，我们首先使用API密钥进行身份验证。然后，我们调用Completion.create()方法来与ChatGPT模型进行交互。我们将提示文本作为prompt参数传递给模型，以指定聊天机器人的初始问题。max_tokens参数用于控制模型生成的最大输出长度。temperature参数则调整生成文本的多样性。

加入常识为了给聊天机器人加入常识，我们可以通过提供一些常见问题和回答的示例来进行模型训练。下面是一个简单的示例：

import openai

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

examples = [
["你知道今天是星期几吗？", "是的，今天是星期三。"],
["请问北京是中国的首都吗？", "是的，北京是中国的首都。"],
["世界上最高的山是什么？", "珠穆朗玛峰是世界上最高的山。"]
]

completion = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt_examples=examples,
temperature=0.7,
max_tokens=50
)

print(completion.choices[0].text.strip())

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在这个例子中，我们提供了几个常见的问题和对应的回答作为训练样本。模型将基于这些示例来学习一些基本的常识。然后，我们调用Completion.create()方法来与模型进行交互，通过prompt_examples参数将训练示例传递给模型。