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快速入门语法纠正应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

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。

ChatGPT的发展，使得语法纠正成为现实。无论是写作、阅读、翻译，还是其他领域，用户都可以通过ChatGPT来提高自己的语言水平和表达能力。
• ChatGPT不仅可以纠正语法，还可以提供语言学习和练习的功能。它可以根据用户的输入提供反馈、评分和解析，从而帮助用户掌握更多的词汇和语法规则。
• 使用ChatGPT，用户可以在输入文本的同时，得到实时的语法检查和纠正。ChatGPT可以识别出文本中的拼写、标点、语法等错误，并提供正确的修改建议。

Introduce 简介

setting 设置

Engine：text-davinci-003
Max tokens：60
Temperature：0
Top p：1.0
Frequency penalty：0.0
Presence penalty：0.0

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1.0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 是指在chatgpt中设置的最高优先级。它可以用来控制哪些接口会被优先处理，以及哪些接口会被忽略。当一个接口被设置为Top P时，它将会被优先处理，而其他接口将被忽略。
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。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。例如，如果机器人收到的输入内容太短，就可能会受到惩罚，这种惩罚就叫做Presence penalty。如果将 Presence penalty 设置为 0，则表示不会有任何惩罚，比如用户可以随意重复发送相同的内容。

Prompt 提示

将此内容更正为标准英语：她没去市场。

Sample response 回复样本

她没有去市场。

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="Correct this to standard English:\n\nShe no went to the market.",
  temperature=0,
  max_tokens=60,
  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: "Correct this to standard English:\n\nShe no went to the market.",
  temperature: 0,
  max_tokens: 60,
  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": "Correct this to standard English:\n\nShe no went to the market.",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 60,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}'

json格式示例
{
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": "Correct this to standard English:\n\nShe no went to the market.",
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 60,
  "top_p": 1.0,
  "frequency_penalty": 0.0,
  "presence_penalty": 0.0
}

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这篇博客参考了Github知名开源平台，AI技术平台以及相关领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料，希望能帮助到所有小伙伴们。

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