欧美人人爽人妻人人玩,日本三级片网站

2.3 GPT-3

GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3)：這是 OpenAI 最強(qiáng)大的 NLP 模型，擁有出色的語(yǔ)言生成能力。

（來(lái)自chatGPT的解釋?zhuān)?/p>

網(wǎng)上流傳可以寫(xiě)出論文的就是GPT-3這款產(chǎn)品，chatGPT實(shí)際也是應(yīng)用GPT-3的”text-davinci-003″模型。

網(wǎng)址為：https://platform.openai.com/playground?右側(cè)Model選擇”text-davinci-003″。

2.4 CLIP

CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)：這是一種跨語(yǔ)言和圖像的模型，可以在圖像和文本間進(jìn)行對(duì)比。

這里不再介紹。官方網(wǎng)站是?clip.openai.com?但是我沒(méi)有打開(kāi)。

三、基于OpenAI的Demo開(kāi)發(fā)

OpenAI接口文檔

platform.openai.com/doc

從目前官方的接口文檔來(lái)看：OpenAI的原生接口支持Python和Node.js語(yǔ)言，但也同時(shí)支持RESTFul的API接口形式。所以目前其他語(yǔ)言可以通過(guò)Http的API請(qǐng)求形式，來(lái)調(diào)用OpenAI的接口。

這里先以Python為例，嘗試調(diào)通一個(gè)接口。

3.1 Model

在開(kāi)始之前，我們需要理解的最關(guān)鍵的一個(gè)概念，就是OpenAI的訓(xùn)練模型Model。

對(duì)于我們從來(lái)沒(méi)有接觸過(guò)人工智能技術(shù)的人來(lái)說(shuō)，始終認(rèn)為人工智能開(kāi)發(fā)一定是要自己訓(xùn)練的，但是OpenAI完全降低了人工智能的業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻，我們完全不需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、NLP、深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域工程師及算法工程師，就可以直接使用OpenAI訓(xùn)練好的強(qiáng)大模型為我們進(jìn)行業(yè)務(wù)賦能。

我們可以理解為OpenAI現(xiàn)在已經(jīng)有很多基礎(chǔ)能力相當(dāng)成熟的“AI大秘書(shū)”為我們進(jìn)行服務(wù)。

他們的名字分別是：davinci(達(dá)芬奇)、curie(居里)、babbage(巴貝奇)和ada(艾達(dá))等。

Model	擅長(zhǎng)
Davinci	復(fù)雜的意圖，因果關(guān)系，面向特定受眾的概括
Curie	語(yǔ)言翻譯，復(fù)雜分類(lèi)，文本情感，概括
Babbage	中等分類(lèi)，語(yǔ)義搜索分類(lèi)
Ada	文本解析，簡(jiǎn)單分類(lèi)，地址校正，關(guān)鍵詞

注意：任何由更快的模型（如Ada）執(zhí)行的任務(wù)都可以由更強(qiáng)大的模型（如Curie或Davinci）執(zhí)行，所以只需要記住“達(dá)芬奇最強(qiáng)”即可。

綜上，在我們進(jìn)行使用OpenAI進(jìn)行業(yè)務(wù)接口開(kāi)發(fā)時(shí)，應(yīng)該嘗試不同的場(chǎng)景，選擇最適合的Model為我們提供分析能力。

當(dāng)然，OpenAI不僅僅只有這些模型，在OpenAI的官方文檔上有說(shuō)明可以給開(kāi)發(fā)者提供的開(kāi)發(fā)能力，如下：

這五大能力，各自提供了接口讓開(kāi)發(fā)者進(jìn)行接入和使用。其中“Fine-tuning”將是定制化的model訓(xùn)練接口，當(dāng)然是你不希望使用OpenAI現(xiàn)有的”大秘書(shū)”。

全部Model模型List可見(jiàn)OpenAI官方文檔：platform.openai.com/doc

在GPT-3模型中，各個(gè)“AI大秘書(shū)”的最新版本和情況如下：

3.2 基于”text-davinci-003″的text文本處理Demo（Python）

代碼很簡(jiǎn)單，如下：

1) openai的sdk

對(duì)于python來(lái)講，安裝openai環(huán)境十分的簡(jiǎn)單，如下指令即可：

pip install openai

如果你用的Golang語(yǔ)言或其他語(yǔ)言，不需要安裝環(huán)境，直接調(diào)用官方的RESTFul接口即可。

2) API_KEY

這里面需要一個(gè)api_key，api_key的獲取辦法是，首先要注冊(cè)O(shè)penAI賬號(hào)，如果您之前已經(jīng)可以使用OpenAI產(chǎn)品，說(shuō)明你已經(jīng)有了賬號(hào)，然后在platform.openai.com/acc?網(wǎng)頁(yè)中，生成API_KEY即可。

3) propmt提示信息

prompt = "用Golang寫(xiě)一個(gè)API-Server,且有一個(gè)路由/tal,給客戶端返回'你好TAL'的能力"

在文本Model中，就是我們的輸入問(wèn)題文本。

接下來(lái)，我們來(lái)執(zhí)行上述的python代碼，得到如下結(jié)果：

這樣就已經(jīng)基于”text-davinci-003″的能力得到了我們想要的答案，也證明我們Demo的調(diào)度是通過(guò)的。

四、OpenAI的基于Golang接口開(kāi)發(fā)及微信GPT案例

4.1 基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)體定義

const BASEURL = "https://api.openai.com/v1/"



// ChatGPTResponseBody 請(qǐng)求體

type ChatGPTResponseBody struct {

    ID      string                 json:"id"
    Object  string                 json:"object"
    Created int                    json:"created"
    Model   string                 json:"model"
    Choices []ChoiceItem           json:"choices"
    Usage   map[string]interface{} json:"usage"
}

type ChoiceItem struct {
    Text         string json:"text"
    Index        int    json:"index"
    Logprobs     int    json:"logprobs"
    FinishReason string json:"finish_reason"
}

// ChatGPTRequestBody 響應(yīng)體
type ChatGPTRequestBody struct {
    Model            string  json:"model"
    Prompt           string  json:"prompt"
    MaxTokens        int     json:"max_tokens"
    Temperature      float32 json:"temperature"
    TopP             int     json:"top_p"
    FrequencyPenalty int     json:"frequency_penalty"
    PresencePenalty  int     json:"presence_penalty"
}

4.2 Golang的OpenAI請(qǐng)求RESTful接口封裝

// Completions gtp文本模型回復(fù)

//curl https://api.openai.com/v1/completions

//-H "Content-Type: application/json"

//-H "Authorization: Bearer your chatGPT key"

//-d '{"model": "text-davinci-003", "prompt": "你好，Aceld", "temperature": 0, "max_tokens": 7}'

func Completions(msg string) (string, error) {

    requestBody := ChatGPTRequestBody{

        Model:            "text-davinci-003",

        Prompt:           msg,

        MaxTokens:        1024,

        Temperature:      0.7,

        TopP:             1,

        FrequencyPenalty: 0,

        PresencePenalty:  0,

    }

    requestData, err := json.Marshal(requestBody)



    if err != nil {

        return "", err

    }

    log.Printf("request gtp json string : %v", string(requestData))

    req, err := http.NewRequest("POST", BASEURL+"completions", bytes.NewBuffer(requestData))

    if err != nil {

        return "", err

    }



    apiKey := "XXXXXXXXXX申請(qǐng)的API_KEYXXXXXXXXXX"

    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)

    client := &http.Client{}

    response, err := client.Do(req)

    if err != nil {

        return "", err

    }

    defer response.Body.Close()

    if response.StatusCode != 200 {

        return "", errors.New(fmt.Sprintf("status code != 200, code is %d", response.StatusCode))

    }

    body, err := ioutil.ReadAll(response.Body)

    if err != nil {

        return "", err

    }



    gptResponseBody := &ChatGPTResponseBody{}

    log.Println(string(body))

    err = json.Unmarshal(body, gptResponseBody)

    if err != nil {

        return "", err

    }



    var reply string

    if len(gptResponseBody.Choices) > 0 {

        reply = gptResponseBody.Choices[0].Text

    }

    log.Printf("response text: %s \n", reply)

    return reply, nil

}

我們依然可以通過(guò)上述封裝的Golang接口去請(qǐng)求OpenAI的Model模型，獲得我們得到的結(jié)果。這里的Demo運(yùn)行就不再展示。

然后，基于Golang的API能力再加上微信小程序的代理程序模塊（由于涉及到微信代理作弊程序，這里代碼省略），可以代理本地微信程序的消息轉(zhuǎn)發(fā)，最終可以實(shí)現(xiàn)的效果如下：

目前也有第三方實(shí)現(xiàn)的Golang的GPT接口封裝，項(xiàng)目名稱(chēng)為go-gpt3。

開(kāi)源代碼在?github.com/sashabaranov?，實(shí)現(xiàn)基本代碼如下：

package main



import (

    "context"

    "fmt"

    gogpt "github.com/sashabaranov/go-gpt3"

)



func main() {

    c := gogpt.NewClient("XXXXXXX  your API KEY XXXXXXXX")

    ctx := context.Background()



    req := gogpt.CompletionRequest{

        Model:     gogpt.GPT3Ada,

        MaxTokens: 5,

        Prompt:    "隨便說(shuō)說(shuō)",

    }

    resp, err := c.CreateCompletion(ctx, req)

    if err != nil {

        return

    }

    fmt.Println(resp.Choices[0].Text)

}

是的，這很令人驚奇，你現(xiàn)在已經(jīng)具備使用人工能力開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)了，且接口竟然如此的簡(jiǎn)單。至于model的選擇和參數(shù)和接口的選擇，詳細(xì)看OpenAI文檔就可以了，本文是快速入門(mén)，這里就不再贅述了。

五、有關(guān)接入OpenAI的功能假設(shè)模型

5.1 智能ToB運(yùn)營(yíng)售前、售后、技術(shù)支持系統(tǒng)

整體思路為，應(yīng)用OpenAI提供的Files大文件訓(xùn)練和Fine-tune自定義業(yè)務(wù)Model能力。嘗試基于已有的成熟Model再疊加業(yè)務(wù)內(nèi)容，進(jìn)行簡(jiǎn)單的知識(shí)補(bǔ)充即可。

5.2 智能家庭助理

方案和上述方案類(lèi)似，只不過(guò)需要將詳細(xì)的操作手冊(cè)換成常見(jiàn)的QA匯總文本。

六、方案可行性評(píng)估

注:解決方案為基于OpenAI模型的初探方案，商業(yè)模式和產(chǎn)品可行請(qǐng)問(wèn)你們的產(chǎn)品經(jīng)理。

先說(shuō)下我這里的想到的幾個(gè)問(wèn)題，進(jìn)行拋轉(zhuǎn)：

1、chatGPT如果在短時(shí)間內(nèi)在中國(guó)出現(xiàn)一個(gè)普及類(lèi)的大眾產(chǎn)品問(wèn)世，所以現(xiàn)在普通業(yè)務(wù)企業(yè)接入可能將毫無(wú)意義，因?yàn)榇蠹叶紩?huì)在那個(gè)普及的產(chǎn)品上去提問(wèn)知識(shí)，就好比當(dāng)搜索引擎剛出來(lái)的時(shí)候，我們?cè)谧约旱漠a(chǎn)品植入搜索引擎能力，短期有點(diǎn)效果，長(zhǎng)期是無(wú)意義的。最后大家都會(huì)到一個(gè)地方去搜索。

2、對(duì)于OpenAI能力的性能問(wèn)題以及回答問(wèn)題的準(zhǔn)確性，目前還沒(méi)有商業(yè)應(yīng)用落地的真實(shí)數(shù)據(jù)，第一口吃螃蟹還需要謹(jǐn)慎一些。

3、chatGPT就國(guó)內(nèi)來(lái)說(shuō)，在幾個(gè)月之前就已經(jīng)有一小波熱提峰值，但是很快就下去了，但近期突然引起大家熱議，或有資本運(yùn)作及推動(dòng)，學(xué)習(xí)知識(shí)沒(méi)錯(cuò)，在沒(méi)有掌握充足的相關(guān)知識(shí)和應(yīng)用領(lǐng)域客觀調(diào)研下，要小心自己不要成為”韭菜”哦~^_^~。

4、科學(xué)很重要，科學(xué)的普及更重要，而普及才是最難的，引用AI來(lái)創(chuàng)造價(jià)值才是最難的。目前chatGPT只是展示了潛力，但潛力不能當(dāng)飯吃，只有實(shí)力才能當(dāng)飯吃。目前chatGPT還是“流行話題”占比高一些，聊這個(gè)話題會(huì)顯得高級(jí)，所以才喜歡聊，但又有多少人真的懂，多少人真的了解且認(rèn)真思考過(guò)，甚至又有多少人去試用一下。

本文章轉(zhuǎn)載微信公眾號(hào)@劉丹冰Aceld