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06 快速建立一个AI应用

閱讀時間約 36 分鐘

Hi,我是茶桁。

在过去的两讲中,我们已经使用 OpenAI 提供的 Embedding 接口完成了文本分类的功能。现在,我们回到 Completion 接口,这一讲将带你更深入地了解该接口的使用。除此之外,我们还将快速搭建一个有界面的聊天机器人,这将让你更好地理解 Completion 接口的应用场景。在这个过程中,你将第一次使用 HuggingFace 这个平台,它是目前最流行的深度学习模型社区。通过 HuggingFace,你可以下载到最新的开源模型,查看其他人提供的示例代码,并参与到社区的交流中。

价廉高质的ChatGPT

我们在第三讲里介绍了Completion接口,并且通过它实现了一个聊天机器人的功能。在那个时候,我们采用的是自己将整个对话拼接起来,将整个上下文都发送给 OpenAI 的 Completion API 的方式。不过,在 3 月 2 日,因为 ChatGPT 的火热,OpenAI 放出了一个直接可以进行对话聊天的接口。这个接口叫做 ChatCompletion,对应的模型叫做 gpt-3.5-turbo,不但用起来更容易了,速度还快,而且价格也是我们之前使用的 text-davinci-003 的十分之一,可谓是物美价廉了。

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从基础开始,再到Python,然后是CV、BI、NLP等相关技术。从头到尾详细的教授一边人工智能。
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Hi, 我是茶桁。 在前一讲中,我们观察到大型模型的确表现出良好效果。在情感分析任务中,通过使用 OpenAI API 提供的 Embedding,我们得到的结果要比能在单个机器上运行的较小模型(如T5-base)要好得多。然而,我们之前所选择的问题确实有些过于简单。我们将5个不同的评分分成了正面
大家好,我是茶桁。 在前两节课中,我们一起体验了 OpenAI 提供的 GPT-3.5 系列模型的两个核心接口。一个是获取文本的 Embedding 向量,另一个是根据提示语生成补全的文本内容。通过这两种方法,我们可以在零样本或少样本的情况下进行情感分析任务。然而,你可能会有两个疑问。首先,Emb
大家好,我是茶桁。 在本次讲座中,我们将研究 OpenAI 提供的 Completion API 接口。你可能已经体验过与 ChatGPT 进行聊天的乐趣,或是利用它帮我们编写各种文本材料的便利。现在,我们可以从这个需求出发,进一步探索 Completion API 的具体用法,以及如何利用它来生
上一节中,我们介绍了大型语言模型的接口非常简单,仅提供了Complete和Embedding两个接口。但这样看似简单的接口,实际上可以解决很多自然语言处理问题。例如,情感分析、文本分类、文章聚类、摘要生成、搜索等问题,都可以使用大型语言模型解决。接下来的几节课中,我们将介绍如何使用这两个简单的API
不用问我都知道,你们一定是被ChatGPT的火热出圈导致的开始关注人工智能,也是由于此才看到我这篇文章。 放心,大家想要的我一定会给予,既然大家都想先认识ChatGPT,那么我们就从这个主题开始。 接下来,我们学学如何利用openAI的API来和其沟通。在整个使用过程中,我们都使用的是GPT-3
如果你想开始学习AI应用开发,那么在学习之前,有一些学前提醒需要注意。在当今AI爆发的时代,学习AI应用开发需要的学习方法和策略也发生了变化。本课程的目标是通过多尝试、多体验、多做头脑风暴的学习方法,帮助学生在短时间内掌握AI应用开发的基本技能。我们并不会传授过于深奥的数学和理论知识,而是会通过简单
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