OpenAI API – Ввод и 11 практических примеров реализации моделей, стоящих за ChatGPT.

OpenAI API - Введение и 11 практических примеров реализации моделей, стоящих за ChatGPT.

Программный подход к использованию моделей, лежащих в основе ChatGPT.

Фотография Фредди Кастро на Unsplash

В наши дни ChatGPT не требует дополнительного представления, и в этой статье мы хотим более подробно рассмотреть, как мы можем программно взаимодействовать с моделями и движками, которые обеспечивают работу ChatGPT (например, GPT-4, GPT-3.5, DALL·E и др.) через официальный API OpenAI (OpenAI – компания, стоящая за ChatGPT). Ученые и инженеры по машинному обучению обычно предпочитают использовать API вместо графического пользовательского интерфейса, такого как ChatGPT, поскольку API обеспечивают намного больший уровень гибкости и настраиваемости, как мы увидим на примерах реализации, которые необходимы в бизнес-среде.

Чтобы использовать API OpenAI, мы настроим и активируем виртуальное окружение Python (это рекомендуемый, но необязательный шаг), установим библиотеку OpenAI Python и начнем реализацию 11 практических примеров. Эти примеры – мои любимые среди многих, которыми я занимался, и они охватывают следующее:

  1. Объяснение кода
  2. Генерация изображений
  3. Перевод смайликов (т.е. мы предоставляем описание текста, а модель возвращает смайлики, описывающие предоставленный текст!)
  4. Коррекция грамматических ошибок
  5. Извлечение кода аэропорта
  6. Извлечение именованных сущностей
  7. Машинный перевод
  8. Анализ тональности
  9. Суммаризация текста
  10. Разбор неструктурированных данных
  11. Написание SQL-запросов

Я предоставлю более подробные сведения о каждой задаче по мере их выполнения, но сейчас, когда мы знаем основные моменты того, что мы рассмотрим, давайте начнем!

1. Настройка Python

Этот шаг нужен только для создания виртуального окружения, чтобы вы могли изолировать то, что будет создано и использовано в этой статье, от других программных тел Python. Как я уже упоминал ранее в статье, использование виртуального окружения является необязательным, но обычно рекомендуется машинным обучением и программистам. Есть несколько методов для его создания, и вот один из них, который я использовал. Мы создадим…