ChatGPT介绍

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

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