ChatGPT介绍
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ChatGPT介绍
概述
OpenAI API 几乎可以应用于任何涉及理解或生成自然语言或代码的任务。我们提供一系列具有不同功率级别的模型，适用于不同的任务，并且能够微调您自己的自定义模型。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。
关键概念
我们建议您完成我们的快速入门教程，以通过实际操作的交互式示例熟悉关键概念。
快速入门教程
通过构建快速示例应用程序进行学习
提示和完成
完成端点位于我们 API 的中心。它为我们的模型提供了一个简单的界面，非常灵活和强大。您输入一些文本作为提示，模型将生成一个文本补全，尝试匹配您提供的任何上下文或模式。例如，如果您给 API 提示“为冰淇淋店写一个标语”，它会返回一个完成，例如“我们为每一勺都带来微笑！”
设计提示本质上是您“编程”模型的方式，通常是通过提供一些说明或一些示例。这不同于为单一任务设计的大多数其他 NLP 服务，例如情感分类或命名实体识别。相反，完成端点几乎可以用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。
代币
我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本。标记可以是单词或只是字符块。例如，单词“hamburger”被分解为标记“ham”、“bur”和“ger”，而像“pear”这样的短而常见的单词是一个标记。许多标记以空格开头，例如“hello”和“bye”。
在给定的 API 请求中处理的令牌数量取决于输入和输出的长度。根据粗略的经验法则，对于英文文本，1 个标记大约为 4 个字符或 0.75 个单词。要记住的一个限制是，您的文本提示和生成的完成组合不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个标记，或大约 1500 个单词）。查看我们的分词器工具，了解有关文本如何转换为分词的更多信息。
楷模
API 由一组具有不同功能和价位的模型提供支持。我们的基础 GPT-3 模型称为 Davinci、Curie、Babbage 和 Ada。我们的 Codex 系列是 GPT-3 的后代，已接受自然语言和代码方面的培训。要了解更多信息，请访问我们的模型文档。
下一步
在开始构建应用程序时，请牢记我们的使用政策。
浏览我们的示例库以获取灵感。
跳转到我们的指南之一开始构建。
导游
- 文本补全
- 了解如何使用我们的模型生成或编辑文本
- 代码完成有限公测
- 了解如何生成、编辑或解释代码
- 图像生成测试版
- 了解如何生成或编辑图像
- 微调
- 了解如何为您的用例训练模型
- 嵌入
- 了解如何搜索、分类和比较文本
- ChatGPT
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ChatGPT api文档之二
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- 非小号
- 2023-03-04
- 35367
- 附加图像，其完全透明区域（例如，alpha 为零的区域）指示image应编辑的位置。必须是有效的 PNG 文件，小于 4MB，并且与image.
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