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2025年03月14日

  ChatGPT 是 OpenAI 公司的一个技术产品,chatGPT使用了 GPT(Generative Pre-trained Transformer)技术,是一个用于对话生成的预训练语言模型,OpenAI还有很多其他模型。

  (来自:chatGPT的解释)

  OpenAI是一家人工智能研究公司,它开发并提供了一系列人工智能技术和产品,包括SDK开发包。

  (来自:chatGPT的解释)

  可以理解为:

  OpenAI提供的SDK能力更加丰富,而chatGPT是使用OpenAI的GPT技术实现的一款自然语言处理模型产品。

  所以要接入chatGPT的能力,还是要看OpenAI所能提供的开放接口能力如何。

  我们可以通过https://chat.openai.com/chat wps中文版的最新下载地址是多少 来打开chatGPT的在线聊天界面(需要先注册,目前不支持国内注册)。

  

  具体的chatGPT聊天的情况,这里不赘述了,chatGPT的实力目前在网络上已经被证实。

  就目前个人使用的情况来看。目前在搜索知识相关的内容,用chatGPT之后,很少会再打开Baidu和Google。除非一些系统性的知识,或者极个别业务类知识搜。但是对于科普类、以及常见类知识,chatGPT的答复明显要比搜索引擎更精准,且十分清楚你意图搜索的内容是什么。

  DALL·E 是 OpenAI 研发的一种新型的生成式预训练语言模型,它能够从文字描述中生成全新的图片。它可以生成各种各样的图片,从卡通形象到复杂的科技图像,它是一种非常先进且有趣的人工智能技术。(来自:chatGPT的解释)

  我们打开网址:https://labs.openai.com/ 可以更直观的看见这款产品。

  

  

  GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3):这是 OpenAI 最强大的 NLP 模型,拥有出色的语言生成能力。

  (来自chatGPT的解释)

  网上流传可以写出论文的就是GPT-3这款产品,chatGPT实际也是应用的GPT-3的"text-davinci-003"模型。

  

  网址为:https://platform.openai.com/playground 右侧Model选择"text-davinci-003"。

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  CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining):这是一种跨语言和图像的模型,可以在图像和文本间进行对比。

  这里不再介绍。官方网站是 clip.openai.com 但是我没有打开。

  https://platform.openai.com/docs/api-reference

  从目前官方的接口文档来看:OpenAI的原生接口支持Python和Node.js语言,但也同时支持RESTFul的API接口形式。所以目前其他语言可以通过Http的API请求形式,来调用OpenAI的接口。

  这里先以Python为例,尝试调通一个接口。

  在开始之前,我们需要理解的最关键的一个概念,就是OpenAI的训练模型Model。

  对于我们从来没有接触过人工智能技术的人来说,始终认为人工智能开发一定是要自己训练的,但是OpenAI完全降低了人工智能的业务开发门槛,我们完全不需要神经网络、NLP、深度学习等人工智能领域工程师及算法工程师,就可以直接使用OpenAI训练好的强大模型为我们进行业务赋能。

  我们可以理解为OpenAI现在已经有很多基础能力相当成熟的“AI大秘书”为我们进行服务。

  他们的名字分别是:davinci(达芬奇)、curie(居里)、babbage(巴贝奇)和ada(艾达)等。

  Model

  擅长

  Davinci

  复杂的意图,因果关系,面向特定受众的概括

  Curie

  语言翻译,复杂分类,文本情感,概括

  Babbage

  中等分类,语义搜索分类

  Ada

  文本解析,简单分类,地址校正,关键词

  注意:任何由更快的模型(如Ada)执行的任务都可以由更强大的模型(如Curie或Davinci)执行,所以只需要记住“达芬奇最强”即可。

  综上,在我们进行使用OpenAI进行业务接口开发时,应该尝试不同的场景,选择最适合的Model为我们提供分析能力。

  当然,OpenAI不仅仅只有这些模型,在OpenAI的官方文档上有说明可以给开发者提供的开发能力,如下:

  

  这五大能力,各自提供了接口让开发者进行接入和使用。其中“Fine-tuning"将是定制化的model训练接口,当然是你不希望使用OpenAI现有的"大秘书"。

  全部Model模型List可见OpenAI官方文档:https://platform.openai.com/docs/models/overview

  在GPT-3模型中,各个“AI大秘书”的最新版本和情况如下:

  MODEL
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  DESCRIPTION

  MAX REQUEST

  TRAINING DATA

  text-davinci-003(达芬奇003)

  最强的GPT-3模型,可以完成其他模型不能完成的任务,通常质量更高,输出更长,并且更好地遵循说明。还支持在文本中插入完成。

  4,000 tokens

  2021年6月之前

  text-curie-001(居里001)

  非常有能力,但比davinci达芬奇快速且成本更低。

  2,048 tokens

  2019年10月之前

  text-babbage-001(巴贝奇001)

  能够完成简单任务,非常快速,成本更低。

  2,048 tokens

  2019年10月之前

  text-ada-001(艾达001)

  能够完成非常简单的任务,通常是GPT-3系列中最快的模型,成本最低。

  2,048 tokens

  2019年10月之前

  代码很简单,如下:

  

  1) openai的sdk

  对于python来讲,安装openai环境十分的简单,如下指令即可:

  如果你用的Golang语言或其他语言,不需要安装环境,直接调用官方的RESTFul接口即可。

  2) API_KEY

  这里面需要一个api_key,api_key的获取办法是,首先要注册OpenAI账号,如果您之前已经可以使用OpenAI产品,说明你已经有了账号,然后在https://platform.openai.com/account/api-keys 网页中,生成API_KEY即可。

  

  3) propmt提示信息

  在文本Model中,就是我们的输入问题文本。

  接下来,我们来执行上述的python代码,得到如下结果:

  

  这样就已经基于"text-davinci-003"的能力得到了我们想要的答案,也证明我们Demo的调度是通过的。

  我们依然可以通过上述封装的Golang接口去请求OpenAI的Model模型,获得我们得到的结果。这里的Demo运行就不再展示。

  然后,基于Golang的API能力再加上微信小程序的代理程序模块(由于涉及到微信代理作弊程序,这里代码省略),可以代理本地微信程序的消息转发,最终可以实现的效果如下:

  

  目前也有第三方实现的Golang的GPT接口封装,项目名称为go-gpt3,开源代码在

  https://github.com/sashabaranov/go-gpt3 实现基本代码如下:

  是的,这很令人惊奇,你现在已经具备使用人工能力开发业务了,且接口竟然如此的简单。至于model的选择和参数和接口的选择,详细看OpenAI文档就可以了,本文是快速入门,这里就不再赘述了。

  整体思路为,应用OpenAI提供的Files大文 中文版的最新的wps的下载入口在哪呢件训练和Fine-tune自定义业务Model能力。尝试基于已有的成熟Model再叠加业务内容,进行简单的知识补充即可。

  

  方案和上述方案类似,只不过需要将详细的操作手册换成常见的QA汇总文本。

  注:解决方案为基于OpenAI模型的假设方案,商业模式和产品可行请问你们的产品经理。

  先说下我这里的想到的几个问题,进行抛转:

  1、chatGPT如果在短时间内在中国出现一个普及类的大众产品问世,所以现在普通业务企业接入可能将毫无意义,因为大家都会在那个普及的产品上去提问知识,就好比当搜索引擎刚出来的时候,我们在自己的产品植入搜索引擎能力,短期有点效果,长期是无意义的。最后大家都会到一个地方去搜索。

  2、对于OpenAI能力的性能问题以及回答问题的准确性,目前还没有商业应用落地的真实数据,第一口吃螃蟹还需要谨慎一些。

  3、chatGPT就国内来说,在几个月之前就已经有一小波热提峰值,但是很快就下去了,但近期突然引起大家热议,或有资本运作及推动,学习知识没错,在没有掌握充足的相关知识和应用领域客观调研下,要小心自己不要成为"韭菜"哦^_^。

  4、科学很重要,科学的普及更重要,而普及才是最难的,引用AI来创造价值才是最难的。目前chatGPT只是展示了潜力,但潜力不能当饭吃,只有实力才能当饭吃。目前chatGPT还是“流行话题”占比高一些,聊这个话题会显得高级,所以才喜欢聊,但又有多少人真的懂,多少人真的了解且认真思考过,甚至又有多少人去试用一下。

  刘丹冰Aceld

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  《Golang修养之路》

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  代表作品

  《Lars-基于C++负载均衡远程服务器调度系统》

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  《Linux上Lua应用实战与人工智能》

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