GPT-3 API 就這樣悄悄的來了! 是的, GPT-3 是一種由OpenAI提供的語言模型,它可以通過API接口使用。 以下是使用GPT-3 API的基本步驟: 註冊OpenAI帳戶:請訪問OpenAI網站(https://beta.openai.com/signup/),並創建一個帳戶。一旦註冊成功,您就可以訪問OpenAI的API密鑰。 訂閱GPT-3 API:在OpenAI中,您需要訂閱GPT-3 API,以便可以使用它。訂閱後,您可以獲取API密鑰。 安裝API軟件開發套件(SDK):您可以在Python、Node.js、Ruby、Java和其他語言中使用OpenAI API。您需要安裝相應的SDK,以便使用它。 獲取API密鑰:在獲取API密鑰後,您可以將其保存在環境變數中,或直接將其添加到代碼中。 連接到API:使用SDK中提供的函數和類,您可以連接到GPT-3 API。 發送請求:一旦您已連接到GPT-3 API,您可以通過向API發送HTTP請求來使用GPT-3模型。 當然我們也不是只講這種大家都知道的幹話,上述這些 chatgpt 都可生出來給你, 以下為重點,再次感謝您可以閱讀到這邊 ...本文開始 ChatML 這次 GPT3 API 的釋出,除了這件事情之外,另外還有 ChatML 以及 fine-tuning 這兩個對於自己來說是個大重點。 ChatML 的釋出,讓我們可以使用 api 像是使用 chatgpt 讓整體上下文開始有了連貫,其中官方也有提供完整的描述。 https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md 在這段過程裡面在 OpenAI 的GPT API中,message 中的 role 指定了對話中發言的角色,可以是 system、user、assistant中的任何一個,具體的差異如下: system: 表示對話接下來這段對話的背景,角色分配,情境。 user: 表示用戶輸入的信息。這可以是文字輸入內容。 assistant: 表示對話系統助手生成的訊息,可以是對前一輪對話的回應、應用程式特定的提示或任何其他形式的輸出。 這些角色的目的是區分不同的訊息類型,以幫助GPT模型更好地理解上下
在 目前待領的團隊 ,小弟有幸 參與到 AI 落地的過程 ,之前也參與過幾次 AI 服務導入的和製作出 AI 產品應用的經驗,這邊就提出些簡單分享,跟大家說說,為何 AI 落地有這麼難 ChatGPT 幾乎成為這幾天大家刷版面的資訊,官方網站其實有提到 Chat-GPT 的參考模式是怎麼進行的,也有提供相關的論文參考, https://openai.com/blog/chatgpt/ ChatGPT 幾乎成為現象級的影響 如果你還沒試用過,我建議你真的玩玩看, https://chat.openai.com/chat 在 AI 落地的階段,有許多工程的過程,還有許多現實需要面對,而這煉成的過程都很容易導致 AI 落地失敗, 更不用說像是 ChatGPT 這種十年磨一劍的應用服務,為什麼驚艷, 中英文,簡中繁中等均能 80% 的機率識別問題及主題對話 回應內容,英文的部分不意外的通順,簡中繁中的部分有些詞語是有做過調整的,這實屬難得。 對於資料上下文關聯度,以及變化形式在主題式的發展下均能有效地回應且呈現。 呈現格式可以以『摘要、表格、條列』等方式進行規劃,同時也可以對文字內容進行一定程度的擴張和收斂。 而要做到這些事情,除了大家所熟知的需要不斷的生成模型,訓練模型,不同的模型疊加上去之外。 同時最難也是最複雜的部分, 『資料工程的處理』 AI 工程的開始 在我們使用任何一套 AI 框架 Tensorflow / pytorch 之後,無一例外地就會以特定問題解決方案,開始採用不同的現成 Model 進行驗證,在一開始對於初始的 example data / init data 都會有不錯的反應。 接下來問題開始... 當我們天馬行空的,不斷將例外,將特定領域情境涵蓋進去的時候,你就會發現這 model 的準確率下降,接下來就是一連串調整參數的開始, 或者是開始進行特例發想的部分,哪些資料是需要踢除的,哪些項目是需要先排開的,哪些資料是對於訓練本身是有影響的,在這個過程中就已經進入 data engineering 的環節中。 source from 資料科學家的工作日常 資料工程的處理 大家所想像的,在建立模型的時候似乎就是不斷地調參數,不斷的運作程式,但在這之前,有 『好多好多好多好多』