반응형 챗gpt7 GPTCHAT 프롬프트 엔지니어가 되기 위한 스터디 7 - 챗봇 만들기 이번 포스트에서는 ChatGPT를 사용하여 챗봇을 만드는 방법과 구체적인 예시를 소개합니다. ChatGPT는 대화형 인공지능으로, 다양한 챗봇을 개발하는데 활용할 수 있습니다. 기본 셋팅import openaiopenai.api_key = '나의 api key 등록하기'def get_completion_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo", temperature=0): response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=temperature, # this is the degree of randomness of the m.. 2023. 5. 11. GPTCHAT 프롬프트 엔지니어가 되기 위한 스터디 6 - 확장하기 강의를 봤음에도 좀 어려워서 GPT에게 직접 물어봤습니다. 이번 포스팅에서는 ChatGPT의 확장성에 대해 알아보고, 특히 temperature라는 중요한 매개변수를 기준으로 구체적인 예시를 들어 설명하겠습니다. Temperature는 ChatGPT 모델이 생성하는 답변의 다양성과 창의성을 조절하는 데 사용되는 매개변수입니다. Temperature가 낮은 경우Temperature 값이 낮을 때(예: 0.1), 모델은 높은 확률로 가장 가능성 있는 단어나 구를 선택하게 됩니다. 이로 인해 생성된 답변은 일반적으로 보수적이고, 문맥에 더 잘 맞지만 창의성이 떨어질 수 있습니다.예시)자연 속에서 힐링하고 싶어.낮은 temperature로 설정된 경우, 모델은 다음과 같은 답변을 생성할 수 있습니다.산책이나 등.. 2023. 5. 11. GPTCHAT 프롬프트 엔지니어가 되기 위한 스터디 5 - 변환하기 ChatGPT로 할 수 있는 변환(transform)에 대해서 알아보겠습니다.변환은 다양한 형태가 있을 수 있는데, 앞서 다뤘던 요약본을 만드는 행위도 변환으로 볼 수 있습니다. 오늘 다룰 변환의 종류는 아래와 같습니다. 톤 바꾸기형식 바꾸기그 외의 변환기본 셋팅import openaiopenai.api_key = '나의 api key 등록하기'# gpt 모델 가져오기def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): # Andrew mentioned that the prompt/ completion paradigm is preferable for this class messages = [{"role": "user", "content": prompt}] .. 2023. 5. 11. GPTCHAT 프롬프트 엔지니어가 되기 위한 스터디 4 - 감정 추론하기 요약하기에 이어서 추론하기에 대해 알아보겠습니다.추론이란 주어진 내용을 기반으로 드러나지 않은 것을 추측해보는 것입니다. 요약하기에선 그냥 사실에 대해 정리하는 것이 주였다면,이번에는 주어진 내용을 기반으로 감정을 추측해보는 걸 해보겠습니다. 오늘 글의 순서1. 예시 데이터 리뷰2. 감성 분석해보기(긍정/부정)3. 감정의 종류 분석해보기4. 반복문으로 개별 리뷰에 대한 긍정/부정 + 디테일한 감정 분석해보기 예시 데이터 리뷰오늘 사용할 예시 데이터입니다.23.5.7 기준 플레이스토어 인기 차트 인기 앱/게임에서 1위를 하고 있는 알티어스 with SIA의 유저 리뷰입니다.리뷰 추출 조건은 5/6 0시 이후로 작성 됐으며 뽑힌 것 중에 20개만 그냥 추출했습니다. game_app_reviews = """쿠.. 2023. 5. 7. 이전 1 2 다음 반응형
