全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-官网推荐的48种最佳应用场景——从0到1快速入门语言翻译应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
与其他翻译工具不同，使用ChatGPT可以考虑文本的上下文和目标语言的习惯和礼貌用语，生成更自然和恰当的翻译。使用ChatGPT进行风格转换。您可以指定您想要的翻译风格，例如正式、幽默、简洁等，让ChatGPT根据您的要求调整翻译的语气和表达。
ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文字，生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流，你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型，以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能，那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景，不管你是资深开发者、初学者，你都能够从0到1快速入门，并掌握他们。
在这个AI大时代，如果不想被人颠覆，就要先颠覆别人。如果你颠覆不了别人，那你就努力运用ChatGPT提高你的技术水平和创造力。
- 与其他翻译工具不同，使用ChatGPT可以考虑文本的上下文和目标语言的习惯和礼貌用语，生成更自然和恰当的翻译。
- 使用ChatGPT进行风格转换。您可以指定您想要的翻译风格，例如正式、幽默、简洁等，让ChatGPT根据您的要求调整翻译的语气和表达。
Introduce 简介
Translates English text into French, Spanish and Japanese.
将英语文本翻译成法文、西班牙文和日文。
setting 设置
Engine：text-davinci-003
Max tokens：100
Temperature：0.3
Top p：1.0
Frequency penalty：0.0
Presence penalty：0.0
说明：
0、Engine 设置定义了你要使用的模型，例如 text-davinci-003 是一个文本生成模型。这种模型可以根据输入的文本，生成新的、相关的文本。
1、Max tokens是指在请求中最多允许返回的 token 数目，比如你可以指定 chatGPT 返回最多 64个 token。这可以帮助你控制输出的内容大小，以便更好地控制响应速度和结果。一般1个token约4个字符或者0.75个单词
2、Temperature 是一个参数，用于控制 chatGPT 的输出。它决定了 chatGPT 在生成文本时会多么“随意”。值越高，chatGPT 生成的文本就越不可预测；值越低，chatGPT 生成的文本就越可预测。它在0.0到2.0之间，Temperature设置为0意味着ChatGPT将会生成更加保守的回复，即更少的随机性和更多的准确性，这可以帮助你在聊天中更好地控制语义，并且可以防止ChatGPT产生不相关的内容。
3、Top P 是随温度采样的替代方案，称为核采样，其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。因此0.1意味着仅考虑包括前10%概率质量的记号。通常建议更改此值或temperature，但不要同时更改这两个值。
4、Frequency penalty是指在训练时，模型会根据词频来调整每个单词的重要性。它可以帮助模型更好地理解文本，并减少过拟合。介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率惩罚新标记，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。Frequency penalty设置为0意味着模型不会对重复的词进行惩罚。它可以帮助模型生成更多的新词，而不是重复使用已有的词。
5、Presence penalty是指在ChatGPT中，一些预先定义的条件或者状态可能会影响机器人回答的质量，介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据新标记到目前为止是否出现在文本中来惩罚它们，从而增加模型谈论新主题的可能性。如果将 Presence penalty 设置为 0，则表示不会有任何惩罚。
Prompt 提示
Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:
What rooms do you have available?
将这句话转换为1.法语 2.西班牙语 3.日语：你们有什么房间？
Sample response 回复样本
1.Quels sont les chambres que vous avez disponibles?
2. ¿Qué habitaciones tienes disponibles?
3. どの部屋が利用可能ですか？
API request 接口请求
python接口请求示例
import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
response = openai.Completion.create(
model="text-davinci-003",
prompt="Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.",
temperature=0.3,
max_tokens=100,
top_p=1.0,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0
)
node.js接口请求示例
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: "Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.",
temperature: 0.3,
max_tokens: 100,
top_p: 1.0,
frequency_penalty: 0.0,
presence_penalty: 0.0,
});
curl命令示例
curl https://api.openai.com/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.",
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 100,
"top_p": 1.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0
}'
json格式示例
{
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "Translate this into 1. French, 2. Spanish and 3. Japanese:\n\nWhat rooms do you have available?\n\n1.",
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 100,
"top_p": 1.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"presence_penalty": 0.0
}
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