ChatGPT是目前最先進的AI聊天機器人，它能夠理解圖片和文字，生成流暢和有趣的回答。如果你想跟上AI時代的潮流，你一定要學會使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新發布的GPT-4模型，以及它如何為ChatGPT聊天機器人帶來更強大的功能，那麼你一定不要錯過OpenAI官網推薦的48種最佳應用場景，不管你是資深開發者、初學者，你都能夠從0到1快速入門，並掌握他們。

在這個AI大時代，如果不想被人顛覆，就要先顛覆別人。如果你顛覆不了別人，那你就努力運用ChatGPT提高你的技術水平和創造力。

如果要給一個python函數寫高質量的檔案字串，程式設計師不僅要需要在檔案字串中描述函數的引數和返回值，並使用相應的標籤（例如Args，Returns，Raises）來提升可讀性，還需要注意相關的語法規則和格式。而ChatGPT的智慧註釋檔案生成功能，能幫助程式設計師智慧建立註釋檔案字串，極大地提高了python函數註釋效率。

Introduce 簡介

Write a Python docstring 編寫Python檔案字串
An example of how to create a docstring for a given Python function. We specify the Python version, paste in the code, and then ask within a comment for a docstring, and give a characteristic beginning of a docstring (""").
這是一個如何為給定的Python函數建立註釋檔案字串的範例。我們指定Python版本，貼上到程式碼中，然後在註釋中請求一個檔案字串，並給予一個檔案字串的特徵開頭（"""）。

setting 設定

Engine： text-davinci-003
Max tokens：150
Temperature：0
Top p：1.0
Frequency penalty：0.0
Presence penalty：0.0
Stop sequence：# """

說明：
0、Engine 設定定義了你要使用的模型，例如 text-davinci-003是一個文字生成模型。這種模型可以根據輸入的文字，生成新的、相關的文字。
1、Max tokens是指在請求中最多允許返回的 token 數目，比如你可以指定 chatGPT 返回最多60個 token。這可以幫助你控制輸出的內容大小，以便更好地控制響應速度和結果。一般1個token約4個字元或者0.75個單詞
2、Temperature 是一個引數，用於控制 chatGPT 的輸出。它決定了 chatGPT 在生成文字時會多麼「隨意」。值越高，chatGPT 生成的文字就越不可預測；值越低，chatGPT 生成的文字就越可預測。它在0.0到2.0之間，Temperature設定為0意味著ChatGPT將會生成更加保守的回覆，即更少的隨機性和更多的準確性，這可以幫助你在聊天中更好地控制語意，並且可以防止ChatGPT產生不相關的內容。通常建議更改此值或 Top P，但不要同時更改這兩個值。
3、Top p 是隨溫度取樣的替代方案，稱為核取樣，其中模型考慮具有top_p概率質量的標記的結果。因此0.1意味著僅考慮包括前10%概率質量的記號。通常建議更改此值或 temperature，但不要同時更改這兩個值。
4、Frequency penalty 是指在訓練時，模型會根據詞頻來調整每個單詞的重要性。它可以幫助模型更好地理解文字，並減少過擬合。介於-2.0和2.0之間的數位。正值會根據新標記在文字中的現有頻率懲罰新標記，從而降低模型逐字重複同一行的可能性。Frequency penalty設定為0意味著模型不會對重複的詞進行懲罰。它可以幫助模型生成更多的新詞，而不是重複使用已有的詞。
5、Presence penalty 是指在ChatGPT中，一些預先定義的條件或者狀態可能會影響機器人回答的質量，介於-2.0和2.0之間的數位。正值會根據新標記到目前為止是否出現在文字中來懲罰它們，從而增加模型談論新主題的可能性。如果將 Presence penalty 設定為 0，則表示不會有任何懲罰。
6、Stop sequence 是一種設定，通過它可以確定你的聊天對談的結束標誌。當你在 ChatGPT中設定 Stop sequence為 # """ 時，表示你的聊天對談結束標誌是註釋符# """。

Prompt 提示

# Python 3.7
def randomly_split_dataset(folder, filename, split_ratio=[0.8, 0.2]):
    df = pd.read_json(folder + filename, lines=True)
    train_name, test_name = "train.jsonl", "test.jsonl"
    df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=split_ratio[1], random_state=42)
    df_train.to_json(folder + train_name, orient='records', lines=True)
    df_test.to_json(folder + test_name, orient='records', lines=True)
randomly_split_dataset('finetune_data/', 'dataset.jsonl')
# An elaborate, high quality docstring for the above function: 用於上述函數的詳盡高質量檔案字串
"""

Sample response 回覆樣本

""" This function randomly splits a dataset into two parts, a training set and a test set, according to a given split ratio.
Parameters:
    folder (str): The path to the folder containing the dataset.
    filename (str): The name of the dataset file.
    split_ratio (list): A list of two floats representing the ratio of the training set and the test set.
Returns:
    None
"""
"""此函數根據給定的拆分比率將資料集隨機拆分為兩個部分：訓練集和測試集。
引數：
	folder （str）：包含資料集的資料夾的路徑。
	filename （str）：資料集檔案的名稱。
	split_ratio（list）：一個由兩個浮點陣列成的列表，表示訓練集和測試集的比率。
返回：
  無
"""

API request 介面請求

python介面請求範例

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="# Python 3.7\n \ndef randomly_split_dataset(folder, filename, split_ratio=[0.8, 0.2]):\n    df = pd.read_json(folder + filename, lines=True)\n    train_name, test_name = \"train.jsonl\", \"test.jsonl\"\n    df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=split_ratio[1], random_state=42)\n    df_train.to_json(folder + train_name, orient='records', lines=True)\n    df_test.to_json(folder + test_name, orient='records', lines=True)\nrandomly_split_dataset('finetune_data/', 'dataset.jsonl')\n    \n# An elaborate, high quality docstring for the above function:\n\"\"\"",
  temperature=0,
  max_tokens=150,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0,
  stop=["#", "\"\"\""]
)

node.js介面請求範例

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");

const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

const response = await openai.createCompletion({
  model: "text-davinci-003",
  prompt: "# Python 3.7\n \ndef randomly_split_dataset(folder, filename, split_ratio=[0.8, 0.2]):\n    df = pd.read_json(folder + filename, lines=True)\n    train_name, test_name = \"train.jsonl\", \"test.jsonl\"\n    df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=split_ratio[1], random_state=42)\n    df_train.to_json(folder + train_name, orient='records', lines=True)\n    df_test.to_json(folder + test_name, orient='records', lines=True)\nrandomly_split_dataset('finetune_data/', 'dataset.jsonl')\n    \n# An elaborate, high quality docstring for the above function:\n\"\"\"",
  temperature: 0,
  max_tokens: 150,
  top_p: 1.0,
  frequency_penalty: 0.0,
  presence_penalty: 0.0,
  stop: ["#", "\"\"\""],
});

curl命令範例

curl https://api.openai.com/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "# Python 3.7\n \ndef randomly_split_dataset(folder, filename, split_ratio=[0.8, 0.2]):\n    df = pd.read_json(folder + filename, lines=True)\n    train_name, test_name = \"train.jsonl\", \"test.jsonl\"\n    df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=split_ratio[1], random_state=42)\n    df_train.to_json(folder + train_name, orient='records', lines=True)\n    df_test.to_json(folder + test_name, orient='records', lines=True)\nrandomly_split_dataset('finetune_data/', 'dataset.jsonl')\n    \n# An elaborate, high quality docstring for the above function:\n\"\"\"",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 150,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0,
  "stop": ["#", "\"\"\""]
}'

json格式範例

{
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "# Python 3.7\n \ndef randomly_split_dataset(folder, filename, split_ratio=[0.8, 0.2]):\n    df = pd.read_json(folder + filename, lines=True)\n    train_name, test_name = \"train.jsonl\", \"test.jsonl\"\n    df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=split_ratio[1], random_state=42)\n    df_train.to_json(folder + train_name, orient='records', lines=True)\n    df_test.to_json(folder + test_name, orient='records', lines=True)\nrandomly_split_dataset('finetune_data/', 'dataset.jsonl')\n    \n# An elaborate, high quality docstring for the above function:\n\"\"\"",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 150,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0,
  "stop": ["#", "\"\"\""]
}

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