跳到主要內容

GPT3 API 當中，你可能沒注意到的 ChatML

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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 連接到API：使用SDK中提供的函數和類，您可以連接到GPT-3 API。

  6. 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文和對話的流程，從而生成更有意義的回應。

範例程式碼如下，

import openai
openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "你將扮演我的貼身小助手."},
        {"role": "assistant", "content": "非常榮幸成為您的貼身小助手，請問有什麼需要我協助的事情嗎？"},
        {"role": "user", "content": "誰是世界籃球之王?"},
        {"role": "assistant", "content": "普遍認為NBA的迈克尔·乔丹（Michael Jordan）是史上最偉大的籃球運動員之一，他曾贏得6次NBA總冠軍、5次NBA最有價值球員獎、10次NBA得分王等眾多榮譽，並被譽為「空中飛人」"},
        {"role": "user", "content": "籃球之王的媽媽是誰?"}
    ]
)

根據這樣的上下文，我們就能夠得到 德洛丽丝·乔丹（Deloris Jordan) 這個回應，這顯然是上下文起到很大的作用，對吧！

省還能夠省

根據上述大家可以發現 ChatML 的模式，的確可以很精確地將上下文進行貫穿，但同時也大幅度的增加了 token 的數量。

然而勤儉持家的我們，可以先透過 chatgpt 先將模擬的對話進行演練，輸出結果當然會有些許落差。

然而，透過這其中對話的過程，都可以先透過 playground 或者 chatgpt 裡面事先演練過，並不一定都需要透過 chat-api 實際執行。

勤儉持家是美德

然而，這邊有發現，其中的內文是可以偷雞的，可以將冗詞刪除，例如，

『非常榮幸成為您的貼身小助手，請問有什麼需要我協助的事情嗎？』

就可以縮減為

『我已成為您的貼身小助手』

將這樣的 content 縮減置換後，發現兩者所產生的結果會是相近的，

其中有幾個遊戲規則，

  1. 身為 system 可以簡化，
  2. 身為 user 問題可以簡化，
  3. 身為 assistant 簡要回應至關鍵連結點即可。

至於可以偷雞到什麼程度，這中間需要玩家自行判斷。

減少 token ，就是降低 cost, 雖然 gpt3 model 價格已經比 davinci 還便宜很多，但勤儉持家就是美德，同胞們請繼續保持。

題外話及結語

很多時候我們會以為整個討論是有全文貫穿，但實際思考下來，並非如此，真正需要貫穿的過程，可能就是那 3-5 個來回而已，其他對談的過程其實都已經開了新的題目。

當然全部結果塞進去 messages ，結果很棒，很開心，但無奈荷包不允許。

對於領台幣的我們，能夠勤儉持家是個美德，共勉之，有任何回饋歡迎留言給我，或者按讚訂閱分享，多謝，感謝！

標籤：

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

RAG 和 Prompt 原理超簡單解說！想知道 AI 怎麼找答案看這篇

這篇文章是給對於你已經開始使用所謂的 ChatGPT / Claude / Gemini 之類的 AI 服務，甚至是 Siri (嘿丟，他也是一種 AI 應用服務喔） 簡單來說是非 技術人員， PM，小白，想要趕快惡補的人 ，直接花十分鐘可以看完的一篇科普業配文章。 或者是概念僅止於，AI 這東西會幻想，會有誤差，會對於生活有些幫助但沒有幫助的人們，做個簡單又不是太簡單的介紹，希望用一個非常入門的方式讓你們有個了解。 當然，這篇文章目的很簡單， 就是引流 ，如果你身邊有已經對於 Web 技術開發的人員，歡迎報名分享給他，年末出國不如學一技在身，參加今年我們舉辦最後一場 RAG 實作工作坊，報名連結 ， https://exma.kktix.cc/events/ai-for-dev-course-rag-2 注意： 接下來每個大段落結束都會有一段工商導入，但文章絕對精彩，請注意！ 為了讓各位容易想像，我們將整個世界的資訊，先濃縮到這本『西遊記』的世界觀當中，我們整個世界都在這個 『西遊記』 ，而 大型語言模型 我們用 『書精靈』 來描述。 PS. 我們先預設各位，應該都有聽過，西遊記！如果沒有聽過西遊記的，請右轉出去，謝謝！ 先來談談向量 在《西遊記》的世界裡，我們可以把 向量想像成一種「內容座標」 ，讓系統知道每個角色、場景、法術等的 「位置」和「距離」 。向量幫助語言模型知道不同內容之間的關聯程度。 向量就像內容的「距離」和「位置」 比方說，唐三藏的 「位置」（向量）會接近「佛經」和「取經」 的概念，因為他一路上都是為了取經而前進。孫悟空的 向量位置則會更靠近「金箍棒」和「七十二變」 這些概念，因為這些是他的特徵。 相似內容靠得更近：像「佛經」和「取經」會靠近唐三藏的向量，因為它們彼此有很強的關聯。 相差較大內容會離得較遠：像「取經」和「妖怪」「妖怪的寶藏」就距離比較遠，因為妖怪的寶藏和取經的目標關聯性不大。 是誰決定的這些位置？ 簡單來說，這些位置和關係是模型自己學出來的。語言模型會閱讀大量的資料和這世界觀的資訊，觀察哪些詞語經常一起出現，根據「共同出現的頻率」來決定它們的關係，並且自動生成向量。例如： 如果模型看到 「唐三藏」 總是和 「取經」 一起出現，它就會讓「唐三藏」的向量靠近「取經」。 ...
1 則留言
繼續閱讀>>

npm 還可以看影片，沒想到真的有人這麼做

 還真的有人做這件事情， 庆余年2剛上線，有一位小哥竟然利用 npm 包的機制，將整套高清視頻都搬上來了。 https://x.com/fengmk2/status/1791498406923215020 圖片來源， https://x.com/fengmk2/status/1791498406923215020/photo/1 此 Package 出處 https://www.npmjs.com/package/lyq2?activeTab=versions 截圖留念， 機制說明 NPM（Node Package Manager）是一個流行的 JavaScript 軟件包管理器，用於管理和分發 Node.js 應用的依賴。它允許開發者將自己的代碼打包成「包」，並上傳到 NPM 的公共註冊表，供其他開發者下載和使用。這個過程通常包括以下步驟： 創建 NPM 包 ：開發者將自己的代碼和相關文件打包成一個 NPM 包。 上傳到註冊表 ：將包上傳到 NPM 的公共註冊表。 下載和使用 ：其他開發者可以通過 NPM 命令行工具下載並安裝這些包。 這位小哥利用這一機制，可能是通過將整套高清視頻文件打包成 NPM 包並上傳到公共註冊表。其他人只需通過簡單的 NPM 命令即可下載這些視頻文件。 影響 版權問題 ：這種行為涉及明顯的版權侵犯。高清視頻通常受到版權保護，未經授權的分發和下載都是非法的。 NPM 註冊表的可靠性 ：這類內容的出現可能會損害 NPM 註冊表的可靠性和聲譽。NPM 註冊表是開發者分享和使用代碼的重要平台，如果充斥著這些不合法的內容，會影響其公信力。 潛在的安全風險 ：將視頻文件偽裝成 NPM 包可能會帶來潛在的安全風險。下載這些包的用戶可能會無意中下載到惡意軟件或其他有害內容。 技術濫用 ：這一行為展示了技術的濫用，原本為了方便開發者分享和使用代碼的機制，被用來分發非法內容，會對整個開發者社區造成負面影響。 歡迎留言給我，讓我們得到更多討論，一起回饋更多可能。 如果對於技術架構或者技術開發有相關需要顧問教育訓練服務或專案開發，聯絡方式如下，或者是與皇漢科技 EXMA-Square 進行聯繫。 FB: https://www.facebook.com/clonncd/ Twitter: https://twitter.com/clonncd 熱血漢誌:...
4 則留言
繼續閱讀>>

2024 推薦關注的 JavaScript 知識

以 js 整體發展來看，目前自己最看好的發展是在於兩個面向，一個部分是 Storybook ，一個部分是 Web container ，為何會是這兩個部分，這邊也分享一下自己的見解。 Storybook Storybook, 如果有用過的朋友都知道，他是屬於前端的展示，可以從 UI 的結構，到 parameter 的傳入，以及 component 如何使用的方式細節呈現等完全呈現。 AI 的到來，加上 Storybook 的呈現，可以讓新發展，或者更新版本的 UI Component 不再是孤兒，很快的 AI 可以學習如何使用新的 Component, 且在同時可以讀取 UI 畫面（Vision) 的狀態下進行識別 UI 在呈現上可以使用的方式。 同時也可以直接了解整體程式碼在使用上可以有怎麼樣參數傳入的方式，甚至是，你只要發展出一套 react 的版本，透過 AI 可以直接透過 Storybook 的版本，直接用最典型的狀態（但不一定效果最佳）轉換成 Vue, 或者 Villina JS 的版本。 這對於開發者，是一個多大的福音，Do Once, Call Everywhere. Web Container Web Container, 正所謂，Container 之下無蟒夫，容器化不只是能夠跑在後端，現在也能夠跑在前端，加速了整體的部署，同時也加速了以往的 SSR 的限制，以往很多時候『it works on my pc』的窘境將不再復見，你的瀏覽器將是我的雲端，You are the edge of mine, 聽起來有多浪漫，光靠這招就是一個歡呼！ 完全就是一個端到端，環境的問題接下來將再不是一個問題，以往會有的 Node.js 的問題，接下來都可以在 Web Container 裡面排除掉，直接快速的進行部署實現，同時執行出應用端應該有的樣子。 當然瀏覽器支援度會是一個問題，不過我相信這只是時間的問題而已，相信在座的各位，最多的就是時間！ 等吧！ JSDC 2024  JavaScript Developer 年度盛會，線上展開。 這次講師要講什麼，就是要講這些有的沒的，還不來聽嗎？ 聽懂幾個關鍵字，開心學會一輩子！ JSDC 2024 網站： https://2024.jsdc.tw/ JSDC 2024 售票連結： https://www.a...
張貼留言
繼續閱讀>>