드디어 OpenAI가 공식적으로 ChatGPT API를 공개했습니다.

개발자는 이제 API를 통해 ChatGPT 및 Whisper 모델을 애플리케이션 및 제품에 통합할 수 있습니다.

이전 API 버전에서는 text-davinci-003 버전의 모델을 사용했습니다. 이 모델은 상황별 대화 기능이 없었고 생성된 콘텐츠가 ChatGPT보다 훨씬 나빴습니다. ChatGPT가 커뮤니티에 등장하여 서비스를 제공하고 있으나, 웹 페이지에 의존하기 때문에 안정성이 그다지 좋지 않습니다. 이제 API의 ChatGPT 버전이 공식적으로 출시되었으므로 이는 개발자에게 좋은 소식입니다. 물론 이는 OpenAI뿐만 아니라 전체 업계에도 큰 의미가 있습니다. 수많은 우수한 AI 애플리케이션.

최신 외부 출시 API는 gpt-3.5-turbor에 의해 구동됩니다. 이는 OpenAI의 가장 진보된 언어 모델입니다.

• 이메일 또는 기타 기사 작성
• Python 코드 작성
• 파일 세트에 대한 질문에 답변
• 소프트웨어에 자연어 인터페이스 제공
• 언어 번역
• 비디오 게임 캐릭터 등 시뮬레이션

새로운 기능 채팅 모델은 일련의 메시지를 입력으로 요구하므로 상황별 대화 기능을 가질 수 있습니다. 물론 이전과 마찬가지로 단일 작업도 수행할 수 있습니다.

새 API를 구현하려면 v0.27.0 버전의 Python 패키지가 필요합니다.

pip3 install openai==v0.27.0

그런 다음 openai 패키지를 직접 사용하여 openai와 상호 작용할 수 있습니다.

import openai
openai.api_key = "sk-xxxx"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个AI机器人助手。"},
{"role": "user", "content": "哪个队将赢得2023年NBA总冠军?"},
]
)

주 입력 매개 변수는 메시지입니다. 객체 배열, 각 객체에는 역할(시스템, 사용자, 보조자)과 메시지 내용이 포함됩니다. 전체 대화는 하나의 메시지일 수도 있고 여러 메시지일 수도 있습니다.

일반적으로 대화 형식은 먼저 시스템 메시지를 포함하여 어시스턴트의 동작을 설정하는 데 도움이 됩니다. 사용자 메시지는 우리 애플리케이션의 최종 사용자에 의해 생성되며, 이는 우리가 상담하고 싶은 질문입니다. 보조 메시지는 openai가 우리에게 피드백한 데이터입니다. 물론 개발자가 작성할 수도 있습니다.

마지막 어시스턴트 메시지에 함께 답장을 보내면 상황에 맞는 기능을 갖게 됩니다.

import openai
openai.api_key = "sk-xxxx"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个AI机器人助手。"},
{"role": "user", "content": "哪个队将赢得2023年NBA总冠军?"},
{"role": "assistant", "content": "湖人队将获得总冠军！"},
{"role": "user", "content": "谁会当选FMVP?"}
]
)
result = ''
for choice in response.choices:
result += choice.message.content

print(result)

예를 들어 여기에 이전 메시지를 추가하면 마지막으로 다음과 같은 상황별 메시지를 얻을 수 있습니다.

많은 요인이 이 결정에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이런 종류의 일은 실제로 예측하기 어렵기 때문에 가장 정확한 예측은 어렵습니다. 그러나 레이커스에는 르브론 제임스, 앤서니 데이비스, 카일 쿠즈마 등 FMVP 상을 받을 기회가 있는 선수들이 많아 FMVP가 될 수도 있습니다.

위 내용은 드디어 OpenAI가 공식적으로 ChatGPT API를 공개했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!