Các đem đi then chốt và nhiều hơn để học
Nhớ là: code hỗ trợ là có sẵn trên Github qua trang nằm ở https://github.com/Apress/Large-Language-Models-Projects.
Phần cho ví dụ này được gọi là 1_1-First_Chatbot_OpenAI.ipynb.
Với ví dụ đầu tiên này, chúng ta đã thấy các vai trò khác nhau làm việc như thế nào trong các OpenAI models
và rằng có một vai trò đặc biệt gọi là System, cái được sử dụng để tạo bối cảnh và cung cấp các hướng dẫn tới model.
Chúng ta cũng thấy làm cách nào xử lí một chồng các thông điệp theo một cách cái duy trì bộ nhớ của model. Bộ
nhớ này được giành qua prompt và giới hạn tự nhiên bởi kích thước tối đa của prompt, cái trong trường hợp của
GPT 3.5 Turbo, là 16,385 tokens.
Tôi sẽ để lại bạn với một vài khuyến nghị trong trường hợp bạn muốn chới quanh và điều chỉnh học phần để tiếp tục
học.
Cách thức tốt nhất để học là qua thực hành. Ở đây là một vài điều chỉnh cái có thể được thực hiện đối với học phần
và có thể phục vụ như một điểm bắt đầu cho các thí nghiệm của bạn:
+ Thay thế GPT 3.5 turbo với bất cứ dạng khác từ OpenAI Catalog. Bạn có thể test gpt 4 mới và có thể một vài models
huyền thoại như text-davinci-002. Trong link này, bạn sẽ thấy một danh sách các models có sẵn
https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5-turbo
+ Thích nghi chatbot với các doanh nghiệp khác, như một hardware store, một pharmacy, hay có thể một restaurant.
+ Thay đổi temperature và test liệu bot có làm việc tốt với các trả lời tưởng tượng từ model.
+ Yêu cầu một trả lời cuối cùng trong JSON hay XML với full order. Cái này có thể là hữu dụng nếu bạn đã muốn kết
nối bot với một hệ thống đặt hàng.
Trong ví dụ tiếp theo, chúng ta sẽ thấy làm cách nào chuyển dạng ice cream ordering chatbot thành một cái khởi
tạo SQL code.