“中国式现代化县域实践”短视频大赛启动
本文转自:新华日报
本报讯 (记者 朱姝) 3月30日至31日,由新华日报社主办,新华传媒智库、长江文化研究和传播基地承办的新华日报首期爆款短视频高级研修班在宜兴市举办。‘中国式现代化县域实践’短视频大赛暨长江文化研究和传播培训同步启动。
新华传媒智库今年初推出中国式现代化县域实践讲堂案例征集活动,并开设融媒体专栏,积极探索中国式现代化县域实践新路径。同时,还在延安、汉中等地深入推进中国式现代化县域实践协同创新研究和传播基地建设。‘中国式现代化县域实践’短视频大赛暨长江文化研究和传播培训项目的启动,旨在充分发掘长江流域历史文化内涵,助力长江国家文化公园江苏段建设,推动长江流域优秀传统文化创造性转化、创新性发展。
本次研修班邀请清华大学、相关部委新媒体账号、快手平台、四川观察、河南大象新闻、交汇点新闻、扬子晚报扬子直播等单位和平台的专家学者、资深编导、视频制作负责人。他们围绕内容生产的流程解析、内容运营的智能传播,并结合鲜活生动的实践案例,为来自全省县级融媒体中心、企事业单位宣传一线的200多名学员全面解读热门短视频的核心密码,让大家获益良多。
此外,为了与 GPT-3 API 交互,我将使用gpt3-sandbox存储库中的脚本。使用 API 文件夹中的 gpt.py 就可以访问 GPT-3 API。
gpt3-sandbox 存储库链接:
https://github.com/shreyashankar/gpt3-sandbox
脚本链接:
https://github.com/rsharankumar/Use-Cases-using-GPT-3
聊天机器人 chatbot
在下面的示例中,导入所需的软件包以及从gpt3-sandbox存储库中下载的脚本。我们将向模型传递三个参数:
- engine:有四个选项可供选择,分别是 Davinci、ADA、Babbage、Curie。此处使用 Davinci,因为它是使用 1750 亿个参数训练的最强大引擎;
- temperature:其范围通常在 0-1,用于控制生成输出的随机性。值为 0 时模型具有确定性,即每次执行后的输出都是相同的;值为 1 时,生成的输出将具有较高的随机性;
- max_tokens:最大完成长度。
在下面的脚本中,需要询问的问题被传递给变量prompt1,然后使用 submit_request 函数传递给模型。其结果存储在output1变量中,如下图:
将文本转换为公式
在下面的示例中,可以基于非常少的训练即可将文本转换为公式,这一点其他预训练模型则无法实现。
如图所示,temperature 值已经增加,以使响应输出具有一定的随机性,我们还将一些预定义的示例作为训练数据集传递给模型。仅用 5 个示例,就可以训练该模型将文本转换为公式。用已知示例训练模型后,如图所示,将 x squared plus 2 times x 作为输入,模型成功将其转换为公式 x^2+2x。
翻译器(英语-法语)
此外,还可以训练模型使其充当翻译器。如下所示,仅通过三个示例来训练模型,就能将英语文本翻译为法语。
附上以上用例的视频教程https://youtu.be/g5WhlYBx-T0,其中提供了用例实现的逐步介绍。
原文链接:
https://towardsdatascience.com/how-to-build-amazing-ai-use-cases-under-10-mins-using-gpt-3-ebc51b2b2b97
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