10行代码调用ChatGPT
OpenAI无疑是人工智能应用领域的领先者之一。该组织致力于研究人工智能的前沿技术,以及探索如何将这些技术应用于实际问题。它的研究和开发项目覆盖了广泛的领域,包括自动化、机器人、语音识别和自然语言处理等。 下面是OpenAI api首页列出的一些功能以及使用指南: 图1 OpenAI API首页 我们可以看到有Chat ,有文本生成,有基于向量的搜索、分类以及文本对比,有语音转文本,有图像生成,有代码生成,还有大模型的精调。其实还有很多很好玩的功能没有列出来,以后可以再写文章介绍更多的玩法。 这次咱们就来演示如何调用 Chat 的api实现类似ChatGPT的魔法。 OpenAI不仅宣布开放,价格还直接打了个骨折:0.002美元/每1000 token,仅为此前GPT-3.5(text-devinci-003)价格的1/10。ChatGPT API 质优价廉,开发者胖友们可以赶快用起来了。 下面就是示例代码,10行代码实现ChatGPT: import openai openai.api_key = "API_KEY" def ask_chatgpt(text): resp = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "user", "content": text} ], temperature=0, ) return resp.choices[0].message 上面的11行Python代码实现了ChatGPT模型的调用,把temperature设置为0,可以让结果更加稳定,temperature最大值为1,值越大结果更不一样,如果想规避查重风险,直接把temperature参数值调到最大。 下面来对比一下gpt-3.5-turbo(ChatGPT/GPT-3.5)与text-devinci-003(GPT-3)的输出结果。以Java代码写快速排序为例: 图2 gpt-3.5-turbo的输出结果 图2 text-devinci-003的输出结果 可以很明显的看到gpt-3.5-turbo(ChatGPT/GPT-3.5)不仅输出了完整的代码(拷贝下来直接运行),还给出了代码的解释。 是不是更加香了,大家赶快用起来吧。