大模型api调用
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发布时间：2024-10-21 20:18
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时间：2024-12-11 04:35
对于AI大模型的探索，极客时间上的一门课程提供了不错的入门路径，尽管课程内容仍有提升空间，但它捕捉到了AI领域的热点，为学习者提供了一定的价值。
调用OpenAPI的函数主要涉及以下步骤。首先，GPT模型作为深度学习神经网络的代表，属于自然语言处理技术范畴。它通过自回归语言模型在无监督学习过程中，不断预测输入序列的下一个单词或句子，从而生成高质量文本。
分类方面，GPT4与Sage的回答有明确的区别，而GPT模型的详细分类则需参考具体技术文档。
在使用OpenAI API前，需获取API Key，确保此密钥仅自己保存并妥善管理，避免泄露。注册账号通常需要借助VPN和短信接收平台，考虑到OpenAI的地理*。
搭建Jupyter Labs开发环境，参考教程进行安装，为API调用提供便利的编程环境。
进行API调用时，注意参数设置。engine参数选择text-davinci-003，这是当前最擅长根据指令生成内容的模型，但也相应地具有较高的调用成本。prompt参数为输入提示语，max_tokens参数控制生成内容的最大token数量，理解为单词单位，文本分解为更小的字符序列单元。n参数表示期望生成的内容条数，通常在自动客服场景中设置为1。stop参数用于指定输出内容停止条件，避免不必要的token消耗。temperature参数调整输出结果的随机性和多样性，可设置为0以减少随机性。
API调用过程与结果展示通过代码实现，返回部分代码以供参考，同时注意参数说明。API调用的详细文档和更多功能介绍可在平台文档中查阅，操作步骤和API详情均可在链接中获取。
总结而言，OpenAI API调用流程清晰，参数设置灵活，为开发者提供了强大的文本生成工具。尽管教程中提及的额外资源和推广信息已被删除，但核心内容和步骤仍然清晰可见，适合对AI模型和API调用感兴趣的读者深入学习。
