“我们已经开发出了GPT-4,这是OpenAI在深度学习领域不断努力扩展的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型(可以接受图像和文本输入,输出文本),虽然在许多真实情境下比人类表现能力差,但在各种专业和学术基准测试中表现出与人类水平相当的性能。”
具体的咱们看专业的媒体介绍:GPT-4震撼发布:多模态大模型,直接升级ChatGPT、必应,开放API,游戏终结了? | 机器之心
刚出这消息的时候,我是很震惊的,因为上周才说完这周出,没想到这么快就公告了!
目前只能Plus版本体验,GPT-4代又聪明了不少,回答更有逻辑了,但目前还比较慢,而且收费贵,得等一段时间才能向大众开放。
所以今天我们还是回到目前的成熟版本gpt3.5,看下如何快速搭建属于你的超级人工智能。
ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型,由OpenAI开发。
它是一种基于深度学习的语言模型,可以对自然语言进行自动分析、理解、生成和回答,使其能够进行人类类似的对话和交流。它基于Transformer神经网络结构,这种结构在自然语言处理领域中表现出色。ChatGPT使用无监督学习的方法进行训练,这意味着它不需要任何人工标注的数据,而是通过对大量的文本数据进行学习来提高自己的性能。ChatGPT使用了一种叫做“预训练-微调”(pre-training and fine-tuning)的方法,这种方法可以帮助模型更好地适应不同的任务和语境。
ChatGPT可以用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答、语音识别和机器翻译等。在实际应用中,可以广泛用于智能客服、语音助手、聊天机器人、语言翻译等领域,大大提升了人们的生活和工作效率。
3月2日,OpenAI宣布开放ChatGPT模型API,这意味着,企业、个人开发者都能使用目前最强大的模型之一Gpt-3.5-turbo,来开发各种应用或集成在产品中。
不过得先有账号才能访问,账号又需要梯子等等一系列因素-_-!
官方提供了许多案例,还有playground可以试用看效果。
platform.openai.com/docs/quicks…
游戏行业传说是AI最快落地的应用场景,不管是AI绘画,还是AI对话,均能极大地提升游戏工业化水平。ChatGPT可以应用于多个领域,如:
1、游戏剧情和对话的自动生成
ChatGPT可以通过学习大量的游戏对话文本,自动生成更加丰富、生动的游戏剧情和对话,让玩家沉浸在更加真实的游戏世界中。这对于那些想要打造大型、复杂故事情节的游戏开发者尤为重要。
2、游戏辅助工具的开发
除了在游戏剧情和对话生成上的应用,ChatGPT还可以被应用于游戏辅助工具的开发。比如,在角色扮演游戏中,玩家可能会遇到一些难以解决的任务和难关,这时候ChatGPT可以提供有用的提示和建议,帮助玩家顺利通关。
3、游戏社交的改善
ChatGPT可以提高游戏社交的质量和深度。通过ChatGPT生成的虚拟角色可以和玩家进行有趣、真实的对话,这将为玩家提供一种更加丰富、多样化的社交体验。
4、游戏AI角色的开发
ChatGPT可以被用于开发更加智能的游戏AI角色。这些角色可以根据玩家的行为和对话,做出更加符合情境的反应,提高游戏的趣味性和挑战性。
网易在2月13号推出了首个实装国内首个游戏版ChatGPT,让智能NPC能和玩家自由生成对话,并基于对话内容,自主给出有逻辑的行为反馈。这也是国内类ChatGPT首次应用在游戏。
当然,还有其他的游戏工业化场景应用,包括代码、资产生成、纹理、音频、描述等各方面。
问ChatGPT哪些行业会被AI取代,首当其冲的就是程序员!!!这怎么得了!
不想被ChatGPT征服,那我们就要征服ChatGPT。因为计算机属于专业领域,对准确性的要求很高,所以ChatGPT能10倍X提升效率,但还不能完全直接应用。
例如以下场景:
其实AI最大的能力是灵活性,大家可以畅想试下。
接下来让我们一起看下最新的gpt-3.5-turbo模型,官方也给出了各个语言的Demo案例供参考:
文档参考:platform.openai.com/docs/librar…
Go版本的库可以用:GitHub - sashabaranov/go-openai: OpenAI ChatGPT, GPT-3, DALL·E, Whisper API wrapper for Go
开源的力量是强大的,有了这些指引,接入ChatGPT模型API的过程其实并不复杂。
下面我们提供一个最简单的接入demo,帮助大家快速上手。
前提:在使用ChatGPT API之前,我们需要先获取一个API key。可以在Open AI官网上注册账号并获取API key。关于怎么注册账号,还请大家自行搜索。
获得API key后,我们就可以使用以下代码进行接入:
package main
import (
"bytes"
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"net/http"
)
const (
apiToken = "YOUR_API_TOKEN"
apiURL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
)
type chatCompletionMessage struct {
Role string `json:"role"`
Content string `json:"content"`
}
type chatCompletionRequest struct {
Model string `json:"model"`
MaxTokens int `json:"max_tokens"`
Messages []chatCompletionMessage `json:"messages"`
}
func main() {
message := chatCompletionMessage{
Role: "user",
Content: "你好",
}
request := chatCompletionRequest{
Model: "gpt-3.5-turbo",
MaxTokens: 1024,
Messages: []chatCompletionMessage{message},
}
ctx := context.Background()
reqBytes, err := json.Marshal(request)
if err != nil {
log.Fatalf("error marshaling request: %v", err)
}
client := &http.Client{}
req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodPost, apiURL, bytes.NewBuffer(reqBytes))
if err != nil {
log.Fatalf("error creating request: %v", err)
}
req.Header.Set("Accept", "application/json; charset=utf-8")
req.Header.Set("Authorization", fmt.Sprintf("Bearer %s", apiToken))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
res, err := client.Do(req)
if err != nil {
log.Fatalf("error sending request: %v", err)
}
defer res.Body.Close()
var v interface{}
if err = json.NewDecoder(res.Body).Decode(&v); err != nil {
log.Fatalf("error decoding response: %v", err)
}
fmt.Println(v)
}
复制代码
因为多方面因素,我们没法直接使用这些Chatgpt的应用,国内已经有部分开发者们行动起来了。接下来为大家推荐几个参考体验:
先推荐三个体验还不错的:
收费。特点是移动端,PC端,公众号一应俱全,分为创作和问答两种功能,问法也简单!并且还有AI绘画能力!
地址:aski.ai/
免费,特点是分为场景模式和自由模式,场景模式丰富,可自行选择;自由模式就是典型的chatgpt机器人对话模式。
免费,主要是日常使用的场景,可自行选择。
地址:aitools.run/
另外几个开源的,不过现在也开始逐步收费了
1. AI中文智能对话
简单使用不收费,用多了就按次数收费了。由github超多星的ChatGPT 中文调教指南开发而来。功能齐全,适合想体验一番AI能力的用户。
2. open-gpt:
收费。5次以内免费,超出付费。特点是开源,用户可自行构建。不过有点奇怪,用户贡献了prompt还需要付费-_-!
3. chatwithgpt:
这个我最喜欢。只要你有apikey,就可以直接使用,全自由模式捣鼓。而且key是存储在前端本地,案例可靠!
地址:Chat with GPT | Unofficial ChatGPT app
大家按需要使用,哪个免费好用用哪个,不爽的也可以自己搞个账号自己搞个应用!
AI的发展正呈现出不可逆转,爆发式增长的趋势。在时代的浪潮中,我们只有紧跟时代的脚步,甚至站在浪尖才能不被时代落下。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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