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文章目录
- 前言
- 一、chatgpt是什么？
- 二、使用步骤
- 1.创建chatgpt账号
- 2.获取机构id和api-keys
- 3.准备环境
- 3.1问题
- 4.示例
- 3.1查看所有可用模型
- 3.2使用文本模型进行问答
- 3.2图像生成
- 3.2图像编辑
- 3.2图像变化
- 3.2内容过滤
- 总结
前言
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容，分享一些最新模型或工具。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、chatgpt是什么？
ChatGPT是一种基于预训练的语言生成模型，使用了GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法和大规模的语料库训练，可以实现自然语言的生成和回答任务。
GPT它是一种神经网络架构，旨在生成自然语言文本。GPT模型预训练于大量的文本数据，这使得它们“理解”人类语言的结构和模式。当给定提示时，模型可以生成连贯的响应，语法正确且语义有意义。
ChatGPT可以用于聊天机器人、智能客服、问答系统等应用场景，可以与人类进行自然而流畅的对话。它是一种先进的AI技术，涉及NLP（Natural Language Processing）领域，因其出色的表现在各种应用场景上备受关注。
二、使用步骤
1.创建chatgpt账号
需要你需要一个chatgpt账号，可以通过地址openai
2.获取机构id和api-keys
图文如下（示例）：
登录账号在个人中心即可查看
获取organization - id
获取API Keys
可以找到USER-API Keys模块，内部有key使用即可
3.准备环境
提示：需要安装最新版本openai否则可能有些API不能使用
图文如下（示例）：
3.1问题
注意：如遇到如下问题，切换安装最新版本openai即可
注意：如遇到如下问题，查看urllib3版本，切换至1.26.0一下即可
如：pip install urllib3==1.25.11
4.示例
GPT-3.5模型可以理解和生成自然语言或代码。我们最强大、最经济的模型是针对聊天进行了优化，但也适用于传统的完成任务。gpt-3.5-turbo
最强大的GPT-3.5模型，以1/10的成本优化聊天。将使用我们最新的模型迭代进行更新，text-davinci-003
3.1查看所有可用模型
import openai
openai.organization = "org-xxxxxxx"
openai.api_key = "sk-xxxxxx"
print(openai.Model.list())
3.2使用文本模型进行问答
import openai
model_engine = "gpt-3.5-turbo" #可选模型
q = "用python编写一段aes加密代码"
# Send an API request and get a response, note that the interface and parameters have changed compared to the old model
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model_engine,
messages=[
{"role": "system", "content": "一个有10年Python开发经验的资深算法工程师"},
{"role": "user", "content": q}
]
)
print(response.get("choices")[0]["message"]["content"])
print(response.get("choices")[0]["message"]["role"])
生成如下结果：
3.2图像生成
response = openai.Image.create(
prompt="a white siamese cat",
n=1,
size="1024x1024"
)
image_url = response['data'][0]['url']
print(image_url)
3.2图像编辑
response = openai.Image.create_edit(
image=open("sunlit_lounge.png", "rb"),
mask=open("mask.png", "rb"),
prompt="A sunlit indoor lounge area with a pool containing a flamingo",
n=1,
size="1024x1024"
)
image_url = response['data'][0]['url']
print(image_url)
3.2图像变化
response = openai.Image.create_variation(
image=open("./data/corgi_and_cat_paw.png", "rb"),
n=1,
size="1024x1024"
)
image_url = response['data'][0]['url']
print(image_url)
3.2内容过滤
model_engine = "text-moderation-latest"
response = openai.Moderation.create(
model=model_engine,
input="I like them.",
)
print(response)
分别测试结果如下
总结
提示：chatgpt是一个辅助工具，帮助我们提高效率：
ChatGPT的未来前景非常广阔。随着技术的不断发展，ChatGPT可以应用于更广泛的领域，包括：
- 在社交媒体平台上生成更自然的对话
- 为虚拟人物和角色生成逼真的对话
- 在在线教育和培训中提供更智能的学习辅导
- 在医疗保健领域帮助医生和患者进行更自然的交流
- 帮助企业提供更好的客户服务和支持
随着ChatGPT模型的不断改进和优化，它将能够生成更加逼真和自然的对话，这将使得人机交互变得更加流畅和自然。ChatGPT还可以与其他技术结合使用，例如计算机视觉和自然语言处理，以提供更全面的解决方案。
总的来说，ChatGPT代表了一种新的、更智能的人机交互方式，它将为我们带来更多的便利和效益。
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