ChatGPT OpenAI 功能指南（二）

ChatGPT OpenAI 功能指南（二）

以下列举了关于 ChatGPT能够完成的功能：

1 文本完成（Text completion）

功能	说明	示例
提示设计	提供了多种提示设计的选项，以便优化文本自动补全的表现。	基于N-Gram的提示设计可以利用前面的N个单词来生成建议。例如，当用户在搜索引擎中输入“how to bake a”，根据之前的搜索记录，搜索引擎可以建议“how to bake a cake”等等。
编辑文本	允许用户编辑自动补全建议。	当用户在搜索引擎中输入“gre”，搜索引擎可以建议“green”和“grey”等等，用户可以选择其中一个，也可以自己编辑成自己需要的单词。
定制化词汇表	允许用户向自动补全的模型中添加自定义词汇表。	如果用户需要在输入框中自动补全一些特定领域的词汇，例如医学领域的疾病名词、产品领域的品牌名词等等，用户可以将这些词汇添加到模型中。
多选自动补全建议	允许用户选择多个自动补全建议。	当用户在搜索引擎中输入“chr”，搜索引擎可以建议“Christmas”，“Chrome”，“Christopher”等等，用户可以同时选择多个建议。
模型配置	允许用户选择不同的自动补全模型以及设置不同的参数。	用户可以根据自己的需求选择不同的模型和参数，以达到更好的自动补全效果。

2 代码完成（Code completion）

功能	说明	示例
代码提示	为用户提供了针对多种编程语言的代码自动补全提示。	当用户在Python中输入“prin”，代码自动补全可以提示“print()”等等。
代码修正	可以自动修正代码中的错误或拼写错误。	当用户在Java中输入“Strng”，代码自动补全可以自动修正为“String”。
智能代码生成	可以根据用户输入的上下文自动生成代码。	当用户在JavaScript中输入“for”，代码自动补全可以自动生成for循环的代码模板。
函数参数提示	可以为函数的参数提供自动补全提示。	当用户在PHP中输入“strpos(”，代码自动补全可以为函数的第二个参数提供自动补全提示。
定制化代码片段	允许用户添加自定义的代码片段。	如果用户需要频繁使用某段代码，可以将其添加到代码片段中，下次使用时就可以进行快速自动补全。

3 图像生成（Image generation）

功能	说明	示例
图像生成	使用AI生成各种形式的图像，包括人物肖像、动物、风景等等。	通过输入一些文字描述，可以生成相应的图像，如输入“一张沙滩上的日落照片”可以生成一个沙滩和日落的图像。
风格转换	使用AI将图像转换为不同的风格，如印象派、毕加索等。	用户可以将一张普通照片转换为印象派风格的画作。
图像编辑	使用AI编辑图像，包括调整亮度、对比度、色彩等等。	用户可以使用AI编辑工具对图像进行各种编辑，如增加亮度、调整对比度等等。
特效生成	使用AI为图像添加特殊效果，如模糊、底片等等。	用户可以使用AI特效工具为图像添加特殊效果，如添加模糊或底片效果。
图像检索	使用AI查找相似的图像。	用户可以上传一张图像并查找相似的图像，例如找到同一个人的其他照片。

4 微调（Fine-tuning）

功能	说明	示例
微调模型	使用Fine-tuning技术，将已经训练好的模型进一步优化，以更好地适应特定的任务。	用户可以使用Fine-tuning技术对模型进行微调，以适应自己的任务，如对于特定的文本分类任务。
自定义训练数据	使用Fine-tuning技术，需要使用自己的数据集进行训练。	用户可以上传自己的数据集，使用Fine-tuning技术对模型进行训练，以适应自己的任务，如对于特定的文本分类任务。
预训练模型	使用Fine-tuning技术，可以使用已经训练好的模型进行迁移学习。	用户可以使用Fine-tuning技术，以已经训练好的模型作为起点，进一步优化以适应自己的任务，如对于特定的文本分类任务。

5 嵌入（Embeddings）

功能	说明	示例
嵌入向量	将文本、图像等数据转换为向量表示，以便进行机器学习、深度学习等任务。	用户可以使用Embeddings功能，将文本转换为向量表示，以进行文本分类、聚类等任务。
词嵌入	将单词转换为向量表示，以便在自然语言处理任务中使用。	用户可以使用Embeddings功能，将单词转换为向量表示，以进行自然语言处理任务，如词义相似度计算、命名实体识别等。
图像嵌入	将图像转换为向量表示，以便在计算机视觉任务中使用。	用户可以使用Embeddings功能，将图像转换为向量表示，以进行计算机视觉任务，如图像检索、图像分类等。

6 适度（Moderation）

功能	说明	示例
内容过滤	自动检测和过滤不当或有害的内容，如色情、暴力、仇恨言论等。	用户可以使用Moderation功能对自己的内容进行过滤，确保内容符合相关法规和道德准则。
言论识别	自动检测和识别不同类型的言论，如肯定、否定、中性等。	用户可以使用Moderation功能对自己的内容进行言论识别，以分析用户情绪、态度等。
垃圾邮件过滤	自动检测和过滤垃圾邮件，以保护用户隐私和安全。	用户可以使用Moderation功能对自己的邮件进行过滤，避免接收到垃圾邮件。

7 速率限制（Rate limits）

功能	说明
限制请求速率	控制用户对API的访问速率，以保证服务的稳定性和可靠性。
限制请求配额	控制用户对API的访问次数，以避免滥用和破坏。

8 错误代码（Error codes）

错误代码	错误信息	说明
400	Bad Request	请求语法错误，服务器无法理解。
401	Unauthorized	请求未经授权，需要授权信息。
403	Forbidden	请求被服务器拒绝。
404	Not Found	请求的资源不存在。
429	Too Many Requests	请求过于频繁，达到请求速率或配额限制。
500	Internal Server Error	服务器内部错误，无法完成请求。

9 安全最佳实践

最佳实践	说明
明确的任务陈述	确保任务陈述清晰，以便AI模型不会产生令人惊讶、令人不安、令人反感或违法的输出。
使用代理人来引导AI行为	使用代理人（例如人类操作员）来提供输入和输出，并监督AI系统的行为。
限制模型的访问权限	将模型限制在能够满足其目标任务的操作空间中，以避免模型出现异常、无意义或危险的输出。
保护敏感数据	使用适当的技术和政策来保护训练数据和模型输出中的敏感信息。
开发过程中的审查和测试	在开发和部署过程中进行持续审查和测试，以确保AI系统的行为合理且符合其预期目标。

10 生产最佳实践

主题	内容
Scaling Models	将模型分解为更小的部分，这样它们可以在独立的服务中运行考虑使用分布式训练，可以减少训练时间考虑模型压缩，可以减少模型的大小和内存占用量
Deployment	使用自动化工具和CI/CD流程来部署和更新模型服务使用容器化技术（如Docker）来隔离服务和依赖项使用负载均衡器来平衡服务请求，确保服务可靠性和性能
Monitoring and Logging	记录模型的性能和指标，以便及时检测和处理异常情况记录模型输入和输出以及模型的调用情况，以便进行调试和错误分析使用实时监控和警报来及时发现和处理问题
Security	使用最小特权原则和限制服务的网络访问权限来保护模型和数据使用SSL/TLS等加密技术来保护服务和数据的机密性和完整性定期审查模型的访问控制和安全策略，并更新它们以适应新的威胁和漏洞

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