大模型应用开发技巧与实战（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

基于GPT和Prompt构建聊天机器人工作原理和实现步骤:

选择GPT模型作为基础。基于Transformer结构,GPT模型能够学习上下文信息,很适合用于生成对话。

设置初始Prompt。Prompt是一个提供给机器人作为上下文信息的短文本,包含叙事角色和互动语境。比如:“你好,我是一个叫宋宋的机器人”。

训练GPT模型。将大量人类对话的文本作为训练数据,训练模型能够学习真实人类的对话语言模式。

构建引导 prompt。提供一个引导性的问题或陈述作为prompt,比如:“今天过的如何?”。

给出回复。将引导 prompt 输入训练好的GPT模型,生成回复。如:“今天 weather 不错,做了些什么?”

重复循环。持续交谈,每轮使用上一轮的回复作为新一轮的 prompt,直到对话结束。

实时修正。通过监督学习不断收集人类负样本,真实修正GPT生成的回复,改进模型性能。

提高对话多样性。使用多个GPT模型,每个设置不同的初始Prompt,形成多个对话模式,丰富对话内容。

以上是通过组合GPT与Prompt实现基本聊天机器人的整体流程。通过训练数据不断丰富GPT模型,并实时修正生成内容,能构建出更智能的对话系统。

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