Craft AI助手/ GPT-3文字AI功能整理兼部分文件翻譯

因為Craft其實沒有清楚說AI助手能做什麼，實驗後基本上ChatGPT能做的Craft AI助手也做的到（Craft的AI助手是串接Open AI的服務）。整理一噗相關功能方便查閱。

Craft設計上不是對話用的，需要單次單次輸入。另外Craft中AI回覆有字數上限，沒辦法像ChatGPT那樣生出一段超長文，導致中文最後一段比較容易被上限卡斷沒完成。

有想嘗試的人可以免費用Craft玩玩，每月AI使用有次數限制（送出就算一次），不過免費帳號的100次就蠻夠的了。

重要：GPT 3的資料內容只到2021年6月，這之後的資訊是沒有辦法正確回答的。（例如：艾爾登法環、iOS 16等）。務必注意想查詢的資料的時間，避免被誤導。

官方文件：
OpenAI API

四階模型中，Craft應該是用最高階的Davinci（用資料日期判斷的，Davinci有2021的資料，其他三項只到2019）。

不過因為各家API參數調教與後面加入的資料不同，同樣是Davinci模型，官方範例出來的結果在Craft與其他有引入GPT-3模型的軟體內會不太一樣。這點大家可以直接輸入官方範例嘗試。例子：


另外，兩邊一起看我覺得英文產生的結果品質很明顯比中文優良。相對於字義明確的英文，中文生成的結果可能還需要時間演進才能表達出比較抽象的節奏感。目前僅是堪用。

Prompt（提示詞）設計

以下內容節錄與翻譯自官方文件，為官方撰寫的Prompt注意事項與如何設計文字讓AI可以讀懂、生成你要的內容。

- 展示與直述：不管是透過命令、範例、或是結合以上兩者，請確保內容是清楚的。如果你希望AI將結果以字母順序排名、或是評斷某一個段落內涵的情緒，講出來。

- 提供有品質的資料： 如果你想要建立一個歸類、或是讓模型產生特定格式的內容，請確保有足夠的資料讓AI可以學習。記得要校對你的資料——AI夠聰明可以忽略一些文法上的錯誤，但錯誤還是有可能影響到結果。

- 確認你的設定：API參數中的temperature以及top_p會影響模型產生的內容。 如果是用來詢問有著一個確實的正確答案的事，請將這兩項參數調低。如果你希望看到更有差異性的回答，那你或許會想要將這兩項參數調高。這項參數常常被誤解為「聰明度」或是「創意性」，但其實並不是這樣的。

為什麼我得不到想要的內容？

如果結果不如預期，你可以嘗試以下幾件事：

1. 我有明確表達想要產生什麼內容嗎？
2. 我提供的範例足夠嗎？
3. 範例之中有錯誤嗎？（API不會直接和你說範例有問題）
4. 有正確使用temperature和top_p參數嗎？

範例：
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Decide whether a Tweet's sentiment is positive, neutral, or negative.
判斷這則推文的情緒是正向的、中性的、還是負面的。

Tweet: I loved the new Batman movie! Sentiment:
推文：我愛那部新的蝙蝠俠電影！情緒：
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從這一則範例之中，我們可以看見幾項特點：

1. 使用平白直述的文字去敘述你的內容與產出。
藉由敘述「推文」，來得到「情緒」。雖然可以用簡寫或關鍵字，但我們建議一開始盡量詳細地描寫你的內容，接著再嘗試刪減多餘的文字以確保回答的一致性。

2. 對API說明要怎麼回覆例外項目。
給予「中性」標籤是很重要的，就算是人類，有時候也很難辨認文字是正向、負面的、又或許兩者都不是。

3. 對於模型已知的項目，範例不用多。
範例中的歸類情境並不需要提供任何關於「推特」、「推文」的範例，這是因為模型已經知道推特是什麼了。如果你希望為模型可能不知道的事情歸類，你就需要提供較多的範例。

其他官方API範例：


實務應用範例（英文）：
https://beta.openai.com/...

Open AI API應用範例翻譯

建議讀完API文件再看實務應用，會比較清楚提示詞和實務應用的邏輯。

我自己的使用情境：

API實務上在個人使用層面能做的事情，我自己分三大類：「生成」、「定義」和「格式轉換」。

生成

依據資料來產生內容，除了當成搜尋引擎、文字拉霸機用以外，也可以給予足夠的資訊來生成更多內容，像是目前看來應用度最高的生成行銷文宣。



備註：情節和角色是我家OC，測試用不是正式設定

定義

歸類資料，根據輸入內容定義Tag、關鍵字、總結等。

格式轉換

注重在自然語言與格式化語言之間的轉換，例如用說話般的方式寫出程式、反向轉換亦然。



矩陣轉換、生成JSON（要多次轉換建議分開操作，多段操作的長指令出來的成果通常會比較偏離實際想的樣子）：

基本上這樣，可以說AI很大程度可以減少雜務量，不過噗首提到的資料時間問題是比較需要注意的點（個人使用來說）。

有問題可以直接留言或丟棉花糖，能力範圍內我盡力回答
https://marshmallow-qa.com/...