当你编写ChatGPT模型时，以下是一些有用的编程提示语模板：
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初始化ChatGPT模型：
from transformers import ChatGPT model = ChatGPT.from_pretrained("gpt2") -
准备输入文本：
user_text = "你想说些什么？" -
添加用户输入到对话历史中：
# 添加用户输入到对话历史中 def add_user_input(user_text, chat_history=None): if chat_history is None: chat_history = [] chat_history.append(user_text) return chat_history chat_history = add_user_input(user_text, chat_history) -
生成模型回复：
# 生成模型回复 def generate_response(model, chat_history): input_text = ' '.join(chat_history) input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = model.generate(input_ids, max_length=100) response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True) return response response = generate_response(model, chat_history) -
打印模型回复：
print("ChatGPT: " + response)
这些代码片段可以帮助你开始编写ChatGPT模型。你还可以根据具体需求进行自定义和优化。记得正确安装和导入所需的库，并使用适当的模型和标记器。
提示语模板是一个用于生成编程提示语的模板，可以用于向编程学习者提供有关编程方面的建议和指导。以下是一些常见的提示语模板：
- 在开始编写代码之前，先制定一个清晰的计划和目标。
- 确保你理解问题的要求和约束条件，然后再着手解决它。
- 将大任务分解为小的子任务，以便更容易管理和解决。
- 不要害怕尝试新的方法和技术，这将帮助你扩展你的技能。
- 在编写代码之前，先思考一下可能的边界情况和异常情况。
- 遵循良好的编程实践，例如命名变量和函数时使用清晰且有意义的名称。
- 使用注释来解释你的代码，这对你自己和其他人理解代码都很有帮助。
- 不要担心犯错误，从错误中学习并改进你的代码。
- 与其他人合作，从他们那里学习并分享你的知识。
- 不要只关注解决问题，要注重代码的可读性和可维护性。
- 熟练掌握调试工具和技巧，这将帮助你更快地找到和修复错误。
- 不要滥用复制粘贴，尽量避免重复的代码，尝试重构和重用代码。
- 学会使用版本控制工具，如Git，以便跟踪和管理你的代码更加简便。
- 持续学习和探索新的编程语言、框架和技术。
- 不要只学习语法和语言特性，要理解编程的基本原理和概念。
这些提示语模板可以根据需要进行定制和扩展，以满足不同编程学习者的需求。
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