OpenAI概述

• A. OpenAI Codex与GPT⑶的关系
• B. Codex的训练数据源
• C. Codex与GitHub Copilot的关系

Python中的数据类型

• A. 数值型(Numbers)
• B. 布尔型(Booleans)
• C. 字符串(String)
• D. Python容器
• E. 快速学习Python的技能

使用Python操作OpenAI API

• A. OpenAI工具包的介绍
• B. 使用pip安装OpenAI
• C. OpenAI功能DEMO示例
• D. 强大模型的访问权限

立即学习OpenAI API

• A. 强大模型的利用案例
• B. GPT⑶用于自然语言任务
• C. Codex实现自然语言转换为代码
• D. DALL-E用于创建和编辑原始图象的功能

结语

在Python中，OpenAI提供了一些有用的类和功能，以便更好地操作OpenAI API。这些类包括了一些核心的功能，使开发人员能够轻松地与OpenAI模型进行交互，并且能够从模型中获得丰富的输出。

下面是一些在Python中经常使用的OpenAI类：

1. openai.ChatCompletion.create()

ChatCompletion类用于履行对话式模型的预测。它接受一个包括用户和系统消息的对话列表，然后返回一个包括模型生成的响应的对话列表。

2. openai.Completion.create()

Completion类用于履行非对话式模型的预测。它接受一个输入文本，并返回模型生成的文本。

3. openai.LanguageModel.create()

LanguageModel类用于履行自定义模型的预测。它接受一个输入文本，并返回模型生成的文本。

4. openai.Answer.create()

Answer类用于履行问答模型的预测。它接受一个问题和一个可选的文本段落，并返回一个包括模型生成的答案的对象。

这些类是通过OpenAI Python工具包提供的。要使用它们，首先需要使用pip安装OpenAI工具包，然后使用适当的参数调用相应的类方法。

例如，要使用ChatCompletion类进行预测，可使用以下代码：

import openai

openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt⑶.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2023?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2023."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]
)

这将返回一个包括模型生成的响应的对话列表。

使用这些类，开发人员可以利用强大的OpenAI模型来解决各种自然语言处理任务，如对话生成、文本生成、语言转换和问答等。