How to use the OpenAI playground with GPT⑶ and GPT⑷(how to use openai)
快速入门教程：怎样使用OpenAI API
本文介绍怎样使用OpenAI API构建人工智能利用程序，并深入了解文本生成、语音转换和对话模型等功能。
I. 简介
A. OpenAI API概述
OpenAI API提供了多种功能和模型，可以处理触及自然语言处理的几近任何任务。它包括文本生成模型、语音转换模型和对话模型等。
B. OpenAI API的用处
OpenAI API主要用于构建人工智能利用程序和解决实际问题。通过调用API的功能和模型，可以实现自动的文本生成、语音转换和对话生成等功能。
II. 设置环境
A. 安装OpenAI Python库
在开始使用OpenAI API之前，您需要在Python环境中安装OpenAI库。使用以下命令使用pip进行安装：
pip install openaiB. 获得API密钥
要使用OpenAI API，您需要在OpenAI仪表盘中获得API密钥：
- 登录OpenAI仪表盘。
- 点击个人资料图标。
- 点击“查看API密钥”链接获得您的API密钥。
III. 文本生成模型
A. 使用OpenAI API进行文本生成
使用OpenAI模型进行文本生成非常简单。只需调用OpenAI模型，并提供输入文本便可生成相关内容。
B. 调剂OpenAI模型参数
通过调剂OpenAI模型的参数，您可以控制生成文本的风格和质量。可以尝试调剂温度参数来增加或减少生成文本的随机性。
IV. 语音转换模型
A. OpenAI Whisper语音功能
OpenAI Whisper可以用作语音助手，并可以履行多种语音转换任务。您可使用OpenAI模型将语音转录为文本，也能够将文本转换为语音。
V. 对话模型
A. 使用OpenAI模型进行对话
使用OpenAI模型进行对话生成非常有趣。通过调用OpenAI模型，您可以与模型进行交互式对话。
B. 控制对话生成的行动
通过设置对话的上下文、温度等参数，您可以控制对话生成的行动。可以尝试使用区别的参数来调剂对话的风格和质量。
VI. 使用OpenAI Playground
A. 使用OpenAI Playground进行调试
OpenAI Playground是一个非常有用的工具，可以帮助您调试和实验OpenAI模型。您可以在OpenAI Playground上尝试区别的模型和参数，以探索文本生成的可能性。
B. 控制文本生成的方式
在OpenAI Playground上，您可以通过设置模型、提示结构和温度等参数，来控制文本生成的方式和风格。这些参数的调剂可让您更好地理解和使用OpenAI模型。
VII. 总结
通过这个教程，您学会了怎样使用OpenAI API构建人工智能利用程序，并掌握了文本生成、语音转换和对话模型等功能。您需要安装OpenAI Python库，并取得API密钥才能使用API。
在使用API时，可以通过调剂模型参数来控制生成文本的质量和风格。另外，OpenAI Playground是一个非常有用的工具，可以帮助您调试和实验OpenAI模型的功能。
how to use openai的进一步展开说明
从 ChatGPT 到 GPT API: 探索 OpenAI GPT 语言模型的更多可能性
OpenAI的ChatGPT是OpenAI大型语言模型（LLM）——生成预训练变形器（GPT）的有趣入门体验。虽然它看起来聪明、风趣，但你对其文本输出的控制力其实不是很大。如果你想要更多地使用GPT，就需要深入研究一下。
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你可使用第三方文本生成工具来访问OpenAI的API，但它们也有一些缺点和限制。它们通常适用于生成比ChatGPT更复杂的文本，但主要用于撰写营销文案和博客内容，并且价格相对较高。而且你的控制力依然有限。
如果你真的想看看GPT能做甚么，就需要认真研究一下API，并且通过实践来玩转它。这样，你就能够真正掌控GPT生成的文本种类了。下面是一些操作指南。
注意：本文是一篇介绍GPT⑶和GPT⑷更多技术控制的中等复杂性文章。我假定浏览本文的人对GPT是甚么和最新一代AI工具的工作原理有基本了解。如果你对此还不了解，请查阅上面提供的文章来了解。
如何访问GPT⑶和GPT⑷
虽然ChatGPT是访问GPT模型最简单的方式，但OpenAI还提供了一个网络利用程序（被称为playground），让你可以在一个美观的网络利用程序中亲身访问API。它的界面以下所示：
这是我在这里进行演示的工具，如果你是新手，也值得一试。只需注册OpenAI帐户，然后转到OpenAI playground。
如果你打算构建一个使用GPT API的项目，你有几个选择：
不管你构建甚么，你都会取得类似下面这些控制选项。
假定你正在使用playground，让我们深入研究一下。
模式
GPT目前有三种模式：
Chat（对话）
Complete（完成）
Edit（编辑）
Chat是目前唯一正在更新的模式，也是可以访问最新模型GPT⑶.5 Turbo和GPT⑷的模式。Complete和Edit已于2023年7月被废弃。如果你想玩一下它们，可以尝试，但OpenAI表示他们将把大部份资源投入到继续开发Chat Completions API（Chat使用的模式）。
出于这个缘由，我将重点介绍Chat Completions API的可用控制选项。
模型
在Chat模式下，你可以选择几种区别的GPT模型。当我撰写本文时，这些是可用的模型：
GPT⑶.5-turbo：GPT⑶.5的最新版本。
GPT⑶.5-turbo⑴6k：带有四倍上下文的GPT⑶.5的最新版本（虽然使用本钱是原来的两倍）。
GPT⑶.5-turbo-0613：GPT⑶.5在2023年6月13日的快照。
GPT⑶.5-turbo⑴6k-0613：GPT⑶.5在2023年6月13日的快照，带有四倍上下文（虽然使用本钱是原来的两倍）。
GPT⑶.5-turbo-0301：GPT⑶.5在2023年3月1日的快照。
如果你几个月后浏览本文，各种模型的具体日期可能会产生变化，但基本思路依然相同。它们是静态快照，使用GPT时可以保持一致。
GPT⑷也能够通过API和playground访问，但你需要一个最少进行了一次成功使用付款的OpenAI账户才能激活它（ChatGPT Plus的定阅不算在内！）。
提示结构
使用ChatGPT和Chat Completion API之间最大的区分之一在于提示的结构方式。使用ChatGPT，你只需发送一条简单的消息。你可以为消息添加任意多的上下文，但ChatGPT仅根据这些内容进行生成。
而使用Chat Completion API和Playground的Chat模式时，你会取得第二种选项。你可以定义一个User消息，也能够使用System消息来设置GPT的角色。
默许情况下，System消息是“你是一个有用的助手”，但你可使用它来控制你希望得到的响应类型。在下面的截图中，你可以看到当我告知GPT开玩笑时会产生甚么。
或告知它不给予帮助。
在本文的其余部份，我将把System消息默许为有用的助手。但如果你真的想玩玩GPT的功能，这是你可以尝试的最有趣的方式之一。
温度
现在我们已了解了基础知识，让我们深入研究一些更多技术选项。温度调理的是GPT生成的文本的随机性。
LLM基于其训练数据中遇到的内容生成文本：它越频繁地遇到某个短语或概念，就越有可能在生成的文本中包括它。这就是为何GPT能够创建看起来如此类似人类的文本。
但如果没有一定程度的随机性，GPT只能生成完全乏味和可预测的结果。它将简单地在任何给定的句子后添加最可能的下一个词，生成的结果将是没法使用的。这就是温度存在的缘由。
对GPT，你可以设置温度为0到2之间的值（默许值为1）。
当温度设置为0时，结果是乏味和肯定性的：相同的提示将给出几近相同的结果。以下是我询问GPT创造力是甚么时，温度设置为0时的结果。
几分钟后再次询问，结果完全相同。
当温度设置为默许值1时，你会得到一些随机性，但不会太过夸大。以下是相同的提示，温度设置为1时的结果。
再来一次。
从中可以看出，GPT的回答是完全区别的，但都是完全联贯的。
最后，让我们看看当我们将温度调高到2时会产生甚么。
再来一次。
完全混乱。当温度调到2时，GPT终究失控并开始胡说八道。
那末这一切意味着甚么呢？如果你正在使用GPT，可以在温度上进行调剂，以取得更可预测或更不可预测的结果，但如果你将其推向极端，不要期望结果会好。
最大长度
GPT将文本分解成称为令牌的块。通常情况下，每一个令牌相当于约四个字符的文本，虽然它们通常是全部单词。通过API，最大长度参数设置了输出的最大令牌数量。对GPT⑶.5，允许的最大长度为2048个令牌，约为1500个单词。
注意：OpenAI根据令牌使用量收费。虽然它们很低价，但如果你养成使用更强大模型生成长篇输出的习惯，本钱可能会积累起来。
停止序列
停止序列用于告知模型什么时候停止生成输出。它们允许你隐含地控制所生成内容的长度。
例如，如果你只想要一个问题的一句回答，你可使用“.”作为停止序列。或，对一个段落回答，你可使用换行符作为停止序列。
虽然你可能不常常需要使用停止序列，但如果你尝试生成对话、问答或任何其他结构化格式，它们会非常有用。
Top P
Top P是另外一种控制GPT输出可预测性的方式。虽然温度肯定模型从可能的单词列表当选择的随机程度，Top P肯定列表的长度。
假定初始文本是“Harry Guinness is a…”，GPT会为它可以接下来的所有可能令牌分配一个几率并进行排序。假定散布类似于以下内容：
40%: “writer”（作家）
20%: “freelance”（自由职业者）
20%: “photographer”（摄影师）
10%: “Irish”（爱尔兰的）
5%: “funny”（有趣的）
4%: “witty”（滑稽的）
1%: “gnome”（地精）
虽然最可能输出作家(writer)、自由职业者(freelance)或摄影师(photographer)，但有时它可能会说“Harry Guinness is a gnome”。
Top P为1时，GPT的所有可能词都包括在内，乃至包括那些不太可能的词。当你将它调低至0时，愈来愈多的选择将被排除在外。在下面的截图中，你可以看到当设置为0时，它返回与温度设置为0时完全相同的结果。
固然，这背后的数学和细节要复杂很多。GPT在大多数情况下会斟酌更多超过七个令牌，并且由于Top P根据可能性加权选项，将其调低到0.9不但会移除最不可能的10%的词语，还可能移除所有最随机的选择。
实际上，获得其感觉的最简单方法是尝试几个提示，玩一下区别选项的区别值。
频率惩罚和存在惩罚
GPT在幕后做了很多工作，以确保它不会一遍又一遍地生成相同的文本。在这个进程中，语言模型通过自动惩罚已使用过的标记来实现。例如，如果模型已使用了“Harry Guinness is a writer”，那末它接下来更可能说的是“Harry Guinness is a photographer”，虽然实际情况更多是“Harry is a photographer”。
通过GPT API，你可以控制两个惩罚控制参数：频率惩罚（Frequency penalty）和存在惩罚（Presence penalty）。二者默许值为0，最大值为2。
频率惩罚基于令牌在文本中出现的次数对令牌进行惩罚。它们出现的次数越多，遭到的惩罚就越严重。OpenAI表示，这可以下降输出重复的可能性。
存在惩罚基于令牌会不会已在文本中出现对其进行惩罚。它是一个固定的惩罚，可以鼓励输出转移到新的话题。
从上面的解释中，你可能已了解到，这两个控制选项对输出都有一定的普适影响，可能不容易在并排对照中看到。不过，以下是让GPT描写太阳，惩罚控制参数均设为0的示例。
在频率惩罚参数设为2时，以下是相关输出。注意“the sun”（太阳）一词出现的次数较少。
在存在惩罚参数设为2时，以下答案可能更多样化。
在使用GPT时进行尝试和研究
像任何复杂而强大的工具一样，浏览有关怎样使用GPT的API控制的文章只能帮助你做到某种程度。如果你真的想了解区别参数的区别效果，可以转到playground，并尝试在区别的选项下使用相同的提示。看到输出的差异是非常有趣的。
相关浏览：
how to use openai的常见问答Q&A
问题1：OpenAI API 是甚么？怎样使用？
答案：OpenAI API 是一种提供语言处理模型服务的接口，可以用于解决几近所有触及语言处理的任务。通过使用 OpenAI API，可使用先进的人工智能模型来进行文本生成、翻译、语义理解等操作。
- 使用 OpenAI API 的第一步是安装 OpenAI Python 库。
- 通过 pip 命令安装 OpenAI Python 库：pip install openai。
- 获得 API 密钥：登录 OpenAI 控制面板，点击头像图标，选择 “View API Keys”。
- 使用 API 密钥进行身份验证，便可调用相应的 API 接口，完成语言处理任务。
问题2：OpenAI Playground 如何与 GPT⑶ 和 GPT⑷ 结合使用？
答案：OpenAI Playground 是一个用于测试和探索 GPT⑶ 和 GPT⑷ 的在线平台。使用 OpenAI Playground 可以轻松地与这些先进的语言模型进行交互。
- 在打开 OpenAI Playground 后，将看到一个空白的文本框。
- 在文本框中输入所需内容，并点击底部的 “Submit” 按钮。
- GPT⑶ 或 GPT⑷ 将会根据输入内容生成相应的回答。
- 可以通过控制模型、提示结构和温度等参数来调剂生成答案的方式。
问题3：怎样在几分钟内利用 OpenAI API 创建 AI 利用程序？
答案：通过使用 OpenAI API，可以在几分钟内创建一个基于人工智能的利用程序，无需深入了解模型的具体实现细节。
- 首先，安装 OpenAI API 的 Python 库。
- 使用 pip 命令安装 OpenAI Python 库：pip install openai。
- 在 OpenAI 控制面板中获得 API 密钥。
- 使用 API 密钥进行身份验证，并调用相应的 API 接口。
- 利用 API 提供的功能，可以轻松地实现文本生成、翻译、语义理解等任务。
