精彩回顾 | 王琳：ChatGPT私有化工具部署及应用

ChatGPT提示工程（Prompt Eng.）实践工作坊第四讲开讲啦！本次课程邀请到了王琳老师为大家讲解ChatGPT私有化工具部署及应用。王老师主要从大语言模型与机翻引擎对比、OpenAI API调用应用与实战、ChatGPT衍生工具原理与应用、ChatGPT辅助工作流程自动化四部分模块为大家进行了理论层面和实践层面的双重讲解。接下来就跟小编一起来了解精彩内容吧！

本节课的核心内容：

1.大语言模型与机翻引擎对比

2. OpenAI API调用应用与实战

3. ChatGPT衍生工具原理与应用

4. ChatGPT辅助工作流程自动化

一、大语言模型与机翻引擎对比

机器翻译引擎自诞生以来已历经了数十年的发展。在其发展过程中，出现了基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译、基于统计的机器翻译以及神经机器翻译等不同模式的机翻类型。目前被广泛使用的各类机翻软件以神经机器翻译为主，该类型翻译相比于其他几类，能更加灵活地完成文本处理任务。

近年以来，大语言模型日益受到学界和业界的关注，ChatGPT便是利用大语言模型完成各项任务的代表性工具。人类通过引导式的训练，让ChatGPT学会“文字接龙”及更加复杂的答案生成，最终使其学会模仿人类的思维和对话过程。由于具有模仿性，GPT翻译与神经机器翻译相比，可以基于理解进行翻译，能处理更加复杂的文本，同时，Prompt机制也让GPT翻译有了更强的灵活性、交互性。

神经机器翻译与GPT翻译能力对比

二、OpenAI API调用应用与实战

王老师首先介绍了API的定义与功能，API即应用程序接口（Application Programming Interface），它可以连接两个独立的应用程序，实现数据传输，减少工作人员的重复性操作。目前OpenAI提供十个类型的接口，各自具有独特的功能。

随后，王老师通过分享相关代码，屏幕演示调用操作，让大家了解了API Key购买、新建php文件、输入代码、网页运行调试等OpenAI API调用步骤。接下来，王老师又为大家介绍并展示了ChatGPT镜像站的部署。在大语言模型时代，译员不再是以往的旁观者和应用者，而是逐步成为技术的参与者，当译员理解掌握了GPT翻译的诸多原理和操作，从translator就迈向developer就不再是难事。

ChatGPT镜像站部署关键环节

三、ChatGPT衍生工具的原理与应用

ChatGPT衍生出了一系列便捷的工具，可以极大帮助我们提升工作效率。这其中有三个较为典型的案例，分别是AI Summary、人机对话数字人和本地/在线知识库。AI Summary可以从大量的文字和数据中迅速归纳提炼工作人员所需的关键信息，人机对话数字人可以完成许多交互性工作，其中对译员影响最大的则是数字人可用于开展交替和同声传译工作。本地和在线知识库则有利于企业信息的收集和汇总，当然，人类同样需要警惕该功能可能带来的数据和信息泄露风险。

ChatGPT衍生工具AI Summary的技术原理

四、ChatGPT辅助工作流程自动化

ChatGPT得益于其快速的响应能力,可以帮助人类处理许多机械性、重复性的操作。ChatGPT+Python、ChatGPT+PHP、ChatGPT+bash批处理功能等在此方面可以发挥重要作用。王老师重点为大家展示了ChatGPT+bash批处理操作。

文件管理是许多学习者、工作者头痛的问题，但掌握了ChatGPT+bash批处理之后，我们就能实现高效的文件搜索与存档。这样一来，在ChatGPT帮助之下，各类文件可以通过命名规则迅速检索定位，也能根据路径规则在短时间内分门别类保存。

ChatGPT辅助工作流程自动化案例

以上就是第四讲的所有干货啦，

希望大家乘兴而来，尽兴而归，收获满满！

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转载编辑：Pickey

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