您使用GPT-3从多篇文章中提取摘要段落的方法是什么?

fjaof16o  于 2023-03-03  发布在  其他
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在下面的场景中,您使用GPT-3 API的最佳方法是什么?
1.你需要写一小段,关于一个特定的主题
1.你的段落必须以一组文章为基础,3-6篇文章,以未知的结构写成
以下是我发现的效果很好的方法:
1.主要约束是提示符中的开放ai令牌限制
1.由于这个限制,我要求OPT-3使用提示请求中的特定主题来解析非结构化数据。
1.然后我将迭代每篇文章并将其全部保存到1个字符串变量中
1.然后,使用新的字符串变量重复最后一次
1.如果这篇文章太长,我就把它剪成小段
1.对诅咒进行微调后,该模型与之前的具体课题相比会产生更好的结果

  1. temperature应该设置为0,以确保GPT-3只使用来自数据源的事实。
    例如:假设我想写一段关于主题A、主题B和主题C的文章,我有5篇文章作为参考,那么开放式人工智能Playground看起来会是这样的:
Example Article 1
----
Subject A: example A for OPT-3
Subject B: n/a
Subject c: n/a
=========
Example Article 2
----
Subject A: n/a
Subject B: example B for GPT-3
Subject C: n/a
=========
Example Article 3
----
Subject A: n/a
Subject B: n/a
Subject c: example for GPT-3
=========
Article 1
-----
Subject A:
Subject B:
Subject C:
=========
... repeating with all articles, save to str
=========
str
-----
Subject A:
Subject B:
Subject C:
ne5o7dgx

ne5o7dgx1#

可以使用Python库GPT Index(MIT许可证)来总结文档集合。

index = GPTTreeIndex(documents)
response = index.query("<summarization_query>", mode="summarize")

基于树的查询的"默认"模式是从图的顶部向下遍历到叶节点,为了进行汇总,我们将使用mode="summarize"
摘要查询可能如下所示:

  • "这本书的摘要是什么?"
  • "给我一个X在公司的经历的总结。"

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