chatgpt api怎样用优势的进一步展开说明

前言

ChatGPT是一种由OpenAI开发的人工智能利用。在了解和学习ChatGPT这个利用的进程中，我发现网上的科普文章要末只是简单介绍了一下背景，没有实质性内容；要末从人工智能从业者的角度对技术和模型进行深度解读，对我这样的普通人来讲有些超越我的理解范围。因此，我决定自己花时间了解学习，并结合官方文档整理出这篇内容，帮助大家更好地理解和利用ChatGPT。

本文的目的是帮助读者：
– 了解与尝试GPT。
– 了解OpenAI开放了哪些模型，并学会选择适合的模型。
– 了解OpenAI API提供了哪些接口，各接口对应的模型是哪些，并了解访问API的限制。
– 学会怎样使用GPT或其他模型来扩大自己的利用能力。
– 熟习一些关键概念和名词。

注意，本文不触及怎么注册和登录ChatGPT，和在代码层面具体调用OpenAI API的方式。如果您有需要，可以搜索相关文章了解更多信息。

如果您还不了解ChatGPT是甚么和我们可以用它做甚么，那末请继续浏览本文，希望能为您提供一些帮助。如果您只是想快速了解，可以直接跳到最后的总结部份，然后再根据需要选择浏览相应的章节。

为了给您提供有帮助的内容，我会尽力输出详细、思路清晰的文章。如果您觉得本文对您有帮助，请给予点赞，您的认可是对我最大的支持，谢谢！如果有任何建议或疑问，欢迎在评论区留言。

正文

ChatGPT是甚么？

ChatGPT是一种基于GPT模型的人工智能利用，由OpenAI开发。它是一个用于对话系统的语言模型，具有生成对话的能力，可利用于智能客服、聊天机器人等场景。

GPT（Generative Pre-training Transformer）是一种基于Transformer结构的预训练语言模型，由OpenAI开发。它通过在大范围的语料库上进行预训练，得到通用的语言表示，可用于各种自然语言处理任务。在自然语言处理领域，GPT模型表现出了强大的能力，特别是在文本生成和文本分类等任务中。

ChatGPT在GPT模型的基础上进行了一些修改和优化，以适应对话生成任务的需求。例如，在训练进程中，ChatGPT采取了针对性更强的语料库，如聊天记录、社交媒体数据等与对话相关的语料，从而提高了对话生成的质量。另外，ChatGPT还通过对话历史的建模和对话策略的设计，进一步优化了对话生成的效果。

因此，可以说ChatGPT是GPT模型的一种利用，通过对GPT模型进行修改和优化，实现了面向对话系统的语言生成能力。

OpenAI模型总览

在上文中，我们了解到了ChatGPT是基于GPT这个模型的一种利用。实际上，OpenAI开放的模型不单单是GPT一种，下面是OpenAI开放的一些主要模型的汇总和分类，和根据需求怎么选择模型。

具体的每一个模型和各种分类的介绍，可以通过目录中的链接直接跳转到对应章节查看。

下面是OpenAI开放的主要模型的概览：

模型 说明 GPT⑷ 一组在GPT⑶.5上改进的模型，可以理解并生成自然语言或代码 GPT⑶.5 一组在GPT⑶上改进的模型，可以理解并生成自然语言或代码 DALL·E 一个可以在自然语言提示下生成和编辑图象的模型 Whisper 一个可以将音频转化为文字的模型 Embeddings 一组可以将文本转换为数字情势的模型 Moderation 一个经过微调的模型，可以检测文本会不会敏感或不安全 GPT⑶ 一个能够理解和生成自然语言的模型

从上面的表格中我们可以看到，OpenAI开放了几种区别的模型，每种模型都有区别的功能和利用场景。在选择模型时，我们需要根据自己的需求和任务来选择适合的模型。

虽然GPT⑷目前还在限定测试阶段，但其被认为是比之前任何模型都更精确，并可以解决更复杂的问题。我们也能够选择GPT⑶.5模型，它是GPT⑶的改进版本，并在聊天任务上进行了优化。另外，OpenAI还开放了其他模型，如用于生成和编辑图象的DALL·E模型、用于将音频转换成文字的Whisper模型、用于将文本转换为数字表示的Embeddings模型，和用于检测文本会不会敏感或不安全的Moderation模型。

总的来讲，我们应根据具体需求选择适合的模型来利用和开发我们的利用程序。

OpenAI API接口的选择

在使用OpenAI API时，我们需要选择适合的端点（Endpoint）来调用区别的功能和模型。区别的功能和模型对应着区别的接口端点，我们需要根据自己的需求来选择适合的端点。

具体的每一个端点对应的功能和模型，可以通过目录中的链接直接跳转到模型和接口端点兼容性章节查看。

Tokens的管理

在使用OpenAI API时，我们需要了解和管理Tokens的概念。

模型以Tokens的情势处理文本。在英语中，一个Token可以是一个字符或一个单词（例如”a”或”apple”），在其他语言中，Tokens的长度可能区别。

Tokens的数量会影响API调用的费用、时间和会不会能正常工作。在API调用中，输入和输出的Tokens数量会计入总的Tokens数量。例如，如果您的API调用使用了10个Tokens的输入信息，然后您收到了输出信息，其中包括20个Tokens，那末您将被收取30个Tokens的费用。

如果您想知道API调用使用了多少Tokens，可以查看API响应中的usage字段。

如果您想在不调用API的情况下计算文本字符串中的Tokens数量，可使用OpenAI的tiktoken Python库。

API访问速率限制

API对用户或客户端在指定时间段内访问服务器的次数施加了限制，这称为速率限制。速率限制以每分钟要求数（RPM）和每分钟Tokens数（TPM）来衡量。

具体的速率限制，包括TPM和RPM的数量，可以通过目录中的链接直接跳转到API访问速率限制章节查看。

如果您的API调用超过了速率限制，服务器将会返回毛病响应。为了减缓毛病产生，可使用指数退避重试和批处理要求等方法。

指点聊天模型

如果模型没有给出您想要的回答，您可以尝试一些方法来指点模型得到更好的结果，例如：

– 更明确的提示说明。
– 指定想要的答案格式。
– 告知模型一些具体的思考进程，或要求在肯定答案之前进行正反两面的判断。

有关提高可靠性的技术，您可以参考OpenAI Cookbook中的指南。

ChatVSCompletions

在使用OpenAI API时，可使用Chat模式和Completions模式来生成文本。Chat模式用于生成对话，支持多个输入和多个回答，模型可以根据先前的对话上下文来生成回答。而Completions模式则是单向的，只根据单个提示生成回答。

根据性能和价格的斟酌，优先选择gpt⑶.5-turbo模型，由于它的性能和text-davinci-003模型类似，但价格只有text-davinci-003的10%。如果您的利用需要快速响应时间，您可以进一步选择gpt⑶.5-turbo-0301，它是从gpt⑶.5-turbo派生的一个快照版本。

Image generation 图象生成

使用DALL·E模型，可以生成和操作图象。

图象API提供了三种与图象交互的方法：
– 从头开始基于文本生成图象
– 基于现有图象进行编辑
– 生成现有图象的变体

在测试进程中，我发现DALL·E的生成和变体效果不够理想。实际测试中，生成的图象质量其实不如人意。我自己测试了生成和变体的功能，发现生成和变体的效果都不如我预期的那末好，多是由于我用法不对。

Fine-tuning 微调

您可使用Fine-tuning自定义模型，为您的利用程序提供更好的模型性能。

通过Fine-tuning，您可以取得比仅使用提示更高质量结果的模型，并可以在超出提示范围的示例上进行训练。与仅使用提示的模型相比，通过Fine-tuning模型训练可以节省token。另外，Fine-tuning还提供了更低延迟的要求。

微调可用于对几种基础模型进行自定义，包括davinci、curie、babbage和ada等模型。

Embeddings 嵌入

Embeddings用于衡量文本字符串之间的关联性。

Embeddings可以在搜索、聚类、建议、异常检测和分类等任务中发挥重要作用。通过将文本转换为数字表示，Embeddings可以帮助计算机理解和处理文本数据，从而进行各种文字处理任务。

值得注意的是，Embeddings适用于区别的文本粒度，可以基于文档、句子或段落等区别的粒度进行嵌入。

Whisper 语音转文本

Whisper是OpenAI提供的语音转文本API，基于最早进的开源large-v2 Whisper模型。它提供了两个接口端点：转录（transcriptions）和翻译（translations），可以将音频转录成音频所使用的语言，或将音频翻译并转录成英语。

Whisper支持上传的音频文件类型主要包括mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav和webm等。（目前最大上传文件大小限制为25MB）

Moderation 文本检测

Moderation模型是用于检测内容会不会符合OpenAI的使用策略。它可以用来辨认使用策略制止的内容，并采取相应的措施，如过滤制止的内容。

Moderation模型可以检测以下种别的内容：冤仇、冤仇/要挟、自残、性、性/未成年人、暴力和暴力/图象。检测不通过的内容需要注意进行处理。

API访问速率限制

在使用OpenAI API时，需要了解API的速率限制。速率限制以每分钟要求数（RPM）和每分钟token数（TPM）来衡量。RPM限制了每分钟向服务器发出的要求的次数，而TPM限制了每分钟使用的token数量。

具体的每一个功能的TPM和RPM可以通过目录中链接直接跳转到API访问速率限制章节进行查看。

总结

通过本文的浏览，我希望您能更好地了解和利用ChatGPT和其他OpenAI模型。ChatGPT是由OpenAI开发的一种人工智能利用，可以用于实现智能客服、聊天机器人等利用场景。除ChatGPT以外，OpenAI还开放了其他模型，如GPT⑷、GPT⑶.5、DALL·E、Whisper、Embeddings、Moderation等等。您可以根据具体需求选择适合的模型。

在使用OpenAI API时，我们需要根据具体任务选择适合的接口端点，同时了解Tokens的概念和管理方式，并了解API的速率限制。

最后，我希望本文对您有所帮助。如果您有任何疑问或建议，请在评论区留言。感谢您的浏览和支持！

chatgpt api怎样用优势的常见问答Q&A