聊天模型是这套系统里的核心功能之一，如果你想要吸引你的客户，那么你就需要根据你面向的客户群体调教出不同角色不同功能的模型，这你必须要了解的基本功能。我们设置模型，都是在这里展现给客户的：

客户可以根据自己的需求，选自己喜欢的模型来进行对话。 在自定义模型之前，先和大家介绍一下ChatGPT的一些基础知识，目前OpenAI公开的接口只有GPT3.0，所谓的3.5版本只是在3.0的基础上进行调整推出一个专门用来对话聊天的一个模型，并不算一个版本。至于GPT4.0目前API没有开放，只支持内测。我们系统目前都已经接入，大家在后台自行添加对应的模型和参数即可。

常见模型介绍：

GPT3.5或4.0模型名称：
gpt-4, gpt-4-0314, gpt-4-32k, gpt-4-32k-0314, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0301

GPT3.0模型名称：
text-davinci-003, text-davinci-002, text-curie-001, text-babbage-001, text-ada-001, davinci, curie, babbage

GPT4的暂时不用管，3.5的我们常用的主要是：gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0301，这两个模型主要是用来聊天对话的，如果你的模型主要是用来聊天的话，可以选两者中的一个。 至于下面的GPT3.0的模型，主要是用于查资料的，写文章的。如果你的模型以写文章为主，建议使用text-davinci-003这个模型，但需要注意的是text-davinci-003要比gpt-3.5-turbo贵10位，一般情况都建议使用text-davinci-003这个模型，钱多的话请随意。 常见参数： 我们系统支持的参数具体格式如下：

{"temperature":1,"top_p":0.9,"frequency_penalty":1,"presence_penalty":1}

temperature: 控制生成的响应的创造性和多样性。较高的温度会导致更多的随机性和创造性，但可能会降低响应的准确性。默认值为0.7，建议在0.1到1之间进行调整。
frequency_penalty: 控制生成的响应中是否包含与初始提示重复的主题。较高的频率惩罚值会导致生成的响应更加独特，但可能会降低响应的相关性。默认值为0，建议在0到1之间进行调整。
presence_penalty: 控制生成的响应中是否包含与初始提示不相关的主题。较高的存在惩罚值会导致生成的响应更加相关，但可能会降低响应的创造性。默认值为0，建议在0到1之间进行调整。
top_p：指定从概率分布中选择累计概率达到p时停止，并将之前的所有词作为输出的候选项。通常会取较小的值，如0.9或0.8等。

大家可以根据自己的实际情况来调整。更多相关资料请查阅官方文档:https://platform.openai.com/docs/introduction

下面教大家如何添加自定义模型，这是我们针对比较宅的客户推出的一个模型，界面如下:

模型的标题：放模型的名字。 模型名称：就是我们要选哪个模型来进行对话。 模型图标：上传符合模型风格的图片即可。 模型参数：这里就是我们上面介绍的，你可以自己进行微调。如果不会，直接复制即可。 前置系统命令：注意，这里是重点，各种角色，都是在这里添加各种指令来进行指定调整的，我们可以通过各个指令描述来让系统扮演不同的角色，实现不同的任务。玩好这里，你已经成功一半了。 聊天页面提示语：这里是提示客户的，指引客户用什么的方式向ChatGPT进行提问。

关于更多的前置指令，我这收集了上百种，大家可以添加我的微信，或者通过在线客户与我联系，我通过微信发送给你。 大家可以根据自己的客户群体进行添加，让你的模型更智能，更懂客户。通过它可进行各种角色扮演，也可以扩展出具有特色的垂直行业的模型。

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