使用提示以從模型取得完成
模型部署後,您可以測試模型完成提示的情形。 提示是要求的文字部分,會傳送至已部署模型的完成端點。 回應稱為完成,其格式可以是文字、程式碼或其他格式。
提示類型
提示可以根據工作分組為要求類型。
工作類型 | 提示範例 | 完成範例 |
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將內容分類 | 推文:我喜歡這次的旅行。 情緒: |
正面 |
產生新內容 | 列出旅行方式 | 1.自行車 2. 汽車... |
進行交談 | 友善的 AI 助理 | 查看範例 |
轉換 (翻譯和符號轉換) | 英文:大家好 法文: |
bonjour |
摘要內容 | 提供內容的摘要 {文字} |
內容分享機器學習的方法。 |
從先前中斷處繼續 | 種植番茄的方法之一 | 就是播種。 |
給予事實答覆 | 地球有幾顆衛星? | 一 |
完成品質
有若干因素會對您從生成式 AI 解決方案取得的完成產生品質上的影響。
- 設計提示的方式。 在這裡深入了解提示工程。
- 模型參數 (將於後續說明)
- 模型的定型資料,可透過自訂模型微調來調整
與使用提示工程和參數調整相比,藉由定型自訂模型傳回的完成較容易控制。
進行通話
您可以透過 REST API、Python、C# 或從 Studio 開始呼叫已部署的模型。 如果您已部署的模型具有 GPT-3.5 或 GPT-4 模型基底,請參考聊天完成文件;此時所需的要求端點和變數與其他基底模型不同。