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ChatGPT应用与实战 写论文和毕业设计调教指南、应用指南、提示词范例和详细说明(由浅入深 深度解读在资料后半部分).docx
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2023-06-16
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ChatGPT应用与实战 写论文和毕业设计调教指南、应用指南、提示词范例和详细说明(由浅入深 深度解读在资料后半部分).docx
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ChatGPT 应用与实战 写论文和毕业设计调
教指南、应用指南、提示词范例和详细说明
(由浅入深 复杂代码在资料后半部分)
简单介绍部分 1(高复杂度内容参见本文的后半部分):
ChatGPT 是一种基于人工智能技术的对话模型,能够实现自然语言的理解和生成。它是一种
用于构建聊天机器人、客服代理和智能助手等应用的强大工具。ChatGPT 能够接受用户的输
入,并生成相应的回复,具有智能、自然和连贯的对话能力,使其能够与用户进行有意义的
交流。
ChatGPT 的实战应用非常广泛,包括但不限于学术研究、写作辅助、虚拟客服等。在论文写
作和毕业设计方面,ChatGPT 可以作为一个有价值的工具,提供调教指南和应用指南,帮助
研究人员更好地利用它来提升写作效率和质量。
下面将展示一些调教 ChatGPT 的指南和提示词范例,以及相应的代码示例和详细说明,供
初学者参考。
调教指南:
为了使 ChatGPT 更符合我们的需求,可以通过以下步骤进行调教:
步骤 1:收集和清理数据集。在论文写作和毕业设计方面,我们可以收集相关领域的论文摘
要、介绍和相关问题,作为数据集。清理数据集可以包括去重、去噪和标注等操作。
步骤 2:预处理数据。将文本转换为机器可理解的格式,并进行分词等预处理操作。
步骤 3:选择模型和进行训练。可以选择基于 Transformer 架构的模型,如 GPT 模型。使
用合适的训练算法,如迭代式的自监督学习方法,对模型进行训练。
步骤 4:进行调优。在验证集上评估模型的性能,并进行调优操作,包括调整超参数、增加
训练数据和修正模型结构等。
应用指南:
2.1 论文写作辅助
ChatGPT 可以作为论文写作的辅助工具,提供论文写作方面的建议和帮助。以下是一个示例
代码,展示如何使用 ChatGPT 来获取论文写作的段落开头:
import openai
def generate_paper_start(topic):
prompt = "I am writing a paper on " + topic + ". Can you suggest a good start for the
introduction section?"
response = openai.Completion.create(
model="chatgpt",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
return response.choices[0].message.content
topic = "artificial intelligence"
start = generate_paper_start(topic)
print("Introduction to the paper on " + topic + ": " + start)
代 码 解 释 : 首 先 , 引 入 了 openai 库 , 然 后 定 义 了 一 个 生 成 论 文 开 头 的 函 数
generate_paper_start,接收一个参数 topic。接着,我们构建了一个与 ChatGPT 进行对话的
prompt,并使用该 prompt 调用 ChatGPT。最后,打印生成的论文开头。
2.2 毕业设计辅助
ChatGPT 还可以用于毕业设计的辅助,例如提供有关设计理念、方法和实验方案等方面的建
议。下面是一个示例代码,展示如何使用 ChatGPT 来获取毕业设计的建议:
import openai
def generate_project_advice(project_title):
prompt = "I am working on my graduation project titled " + project_title + ". Can you
provide some advice on the experimental setup?"
response = openai.Completion.create(
model="chatgpt",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
return response.choices[0].message.content
project_title = "Image recognition using deep learning"
advice = generate_project_advice(project_title)
print("Experimental setup for the project titled " + project_title + ": " + advice)
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