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GPT-3是一类十分强悍的语义处置控制技术,能为使用者聚合高效率的文档文档。尽管GPT-3起初是为英语而结构设计的,但近几年,GPT-3在英语应用领域也显得愈来愈盛行。在第一集讲义中,他们将详尽如是说怎样在GPT-3中聚合英语文档。
一、预备组织工作
在采用GPT-3聚合英语文档以后,须要先展开下列的预备组织工作:
GPT-3 API帐户:须要建立两个GPT-3 API的帐户。假如还没,能出访OpenAI官方网站并注册登记。Python自然环境:须要在他们的电子设备上加装好Python自然环境。Python库:须要加装Python库以在流程中出访GPT-3 API。能采用openai等服务器端库。二、相连GPT-3 API
相连到GPT-3 API是采用GPT-3展开英语聚合的第二步。能在PythonGUI中依照下列关键步骤相连到API:
1.导入openai库
在Python标识符中,须要样板入openai库,如下表所示右图:
import openai2.相连到GPT-3 API
在上面的标识符中,他们采用API公钥展开登入。
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]3.检查和GPT-3 API与否相连获得成功
models_list = openai.Model.list() for model in models_list[data]: print(model.id)假如运行上述标识符未出现任何错误,则说明您已经获得成功相连到GPT-3 API。
三、采用GPT-3聚合英语文档
1.设置聚合的语言为英语
当您要采用GPT-3聚合英语文档时,须要采用“text-davinci-002”英语模型。在标识符中能依照下列指示指定英语模型。
model_engine = "text-davinci-002"2.指定聚合文档的主题和长度
要采用GPT-3聚合英语文档,须要指定该文的主题和长度,以便API产生文档。上面的标识符中,向API提供“人工智能”的主题以及尝试聚合100个字的文档:
import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY" model_engine = "text-davinci-002" def generate_text(topic, length): prompt = f"请写一篇关于{topic}的该文,长度为{length}个字。" response = openai.Completion.create(engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=length, n = 1, stop=None, temperature=0.5) article = response.choices[0].text return article3.运行标识符
在完成了上述关键步骤后,您只须要简单地调用聚合函数,并提供该文主题和长度来聚合英语文档。上面是示例标识符:
if __name__ == "__main__": topic = "人工智能" length = 100 article = generate_text(topic, length) print(article)通过运行上述标识符,您应该能获得两个长度为100字,主题为“人工智能”的文档。
四、总结
以上就是采用GPT-3 API聚合英语文档的基本关键步骤。尽管GPT-3是一类十分强悍的语义处置控制技术,但在采用GPT-3聚合英语文档时,有些方面须要考虑,比如怎样优化聚合的文档,怎样处置错误等。希望这篇讲义能帮助到您学习和采用GPT-3,提高您的编辑写作水平。
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