Lors de l’utilisation de ChatGPT, il peut être nécessaire d’ajuster la longueur des réponses pour qu’elles correspondent à vos besoins. Que vous souhaitiez des réponses concises ou détaillées, plusieurs méthodes existent pour optimiser la sortie du modèle.
Comprendre les paramètres clés de ChatGPT
ChatGPT fonctionne avec plusieurs paramètres qui influencent la longueur de ses réponses. Parmi eux, max_tokens est essentiel. Il définit le nombre maximal de tokens (unités de texte) que le modèle peut générer en une seule réponse.
Exemple d’utilisation de max_tokens
en Python :
import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Explique-moi la gravité en 50 mots."}], max_tokens=50 ) print(response["choices"][0]["message"]["content"])
Dans cet exemple, la réponse sera limitée à environ 50 tokens.
Modifier la température pour ajuster la longueur
Le paramètre temperature détermine le niveau de créativité du modèle. Une valeur basse (ex : 0.2) tend à produire des réponses courtes et factuelles, tandis qu’une valeur plus élevée (ex : 0.8) encourage des réponses plus longues et diversifiées.
Exemple d’ajustement de temperature
:
response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Décris-moi le fonctionnement d'un moteur à combustion."}], temperature=0.8, max_tokens=100 ) print(response["choices"][0]["message"]["content"])
Avec une température élevée, le modèle peut fournir plus de détails et varier la réponse.
Utiliser des instructions précises
En reformulant votre prompt, vous pouvez mieux guider ChatGPT pour obtenir une réponse de la longueur souhaitée. Voici quelques exemples de requêtes optimisées :
- “Explique-moi la relativité en une phrase.”
- “Résume cet article en 100 mots.”
- “Donne-moi un résumé détaillé en 5 paragraphes.”
Décomposer les réponses longues en plusieurs requêtes
Pour des réponses très longues, il est judicieux de diviser la requête en plusieurs parties. Cela permet de mieux structurer le contenu et d’éviter que la réponse soit coupée par une limite de tokens.
Exemple :
# Partie 1 : Introduction response1 = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Introduction sur l'histoire de l'intelligence artificielle."}], max_tokens=100 ) # Partie 2 : Développements récents response2 = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Explique-moi les récents développements en intelligence artificielle."}], max_tokens=100 )
Conclusion
Pour contrôler la longueur des réponses de ChatGPT, ajustez max_tokens, modifiez temperature, utilisez des instructions claires et divisez les requêtes complexes en plusieurs parties. Ces méthodes garantissent des réponses adaptées à vos besoins.