Mới: GPT Image 2.5 Flare và Sunburst. Dùng thử miễn phí 3 ảnh khi đăng ký, sau đó 8 tín dụng mỗi ảnh.
Dùng thử GPT Image 2.5

Phương pháp tập dữ liệu

Phương pháp luận tập dữ liệu prompt

Phương pháp luận cho tập dữ liệu prompt công khai của GPT Image Hub, bao gồm các trường, nguồn gốc, tần suất cập nhật và các bản phân phối có thể đọc được bằng máy.

GPT Image HubĐã cập nhật 2026-10-21

Phạm vi tập dữ liệu

Tập dữ liệu công khai chứa các mẫu prompt hiển thị trong thư viện GPT Image Hub, dành cho việc khám phá, truy xuất và tái sử dụng.

  • Mỗi bản ghi bao gồm toàn văn prompt và URL chuẩn.
  • Mỗi bản ghi bao gồm danh mục, thẻ, giá trị mặc định của mô hình, tỷ lệ khung hình và các trường ghi nguồn.
  • Các bản dịch được đưa vào khi có sẵn để tác nhân AI có thể đối chiếu ý định của prompt đã bản địa hóa.

Định dạng và khám phá

Tập dữ liệu có sẵn ở nhiều định dạng mà máy có thể đọc được, dành cho các công cụ tìm kiếm, tác nhân AI và pipeline dữ liệu.

  • JSONL là định dạng được đề xuất để nhập hàng loạt.
  • CSV có sẵn cho bảng tính và công cụ BI.
  • JSON Schema và tệp kê khai mô tả ngữ nghĩa của các trường và các bản phân phối.

Nguồn gốc và độ mới

Các bản ghi hiển thị trường nguồn khi biết và bao gồm dấu thời gian để tác nhân AI có thể đánh giá độ mới và nguồn gốc.

  • Tệp kê khai bao gồm các trường version, updated_at, provenance và same_as.
  • Phản hồi của tệp kê khai, lược đồ và trang tập dữ liệu có ETag được tạo từ nội dung; mỗi bản ghi có dấu thời gian updated_at riêng.
  • Các bản phân phối theo danh mục cho phép thu thập dữ liệu có mục tiêu với quy mô nhỏ hơn.

Tài nguyên công khai

GitHub và Hugging Face chứa một phần thư viện có giấy phép rõ ràng. Hãy tuân thủ yêu cầu ghi nguồn và giấy phép của từng mục; hình ảnh có quyền sử dụng riêng.