ChatGPT — это мощный инструмент, который позволяет разработчикам создавать диалоговых агентов и чат-ботов с использованием обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). Он использует вариант языковой модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) для генерации ответов на вводимые пользователем данные в диалоговом контексте.
t.me/ai_machinelearning_big_data - огромное количество уроков, бесплатных нейросетей , Python гайдов и другого крутого материала в моем телеграм канале.
В этом блоге мы узнаем, как использовать Chat GPT API с Python для создания умного чат-бота.Добавьте описаниеПредпосылки:Ключ API OpenAI: вам понадобится ключ OpenAI для использования API. Вы можете подписаться на бесплатную пробную версию на веб-сайте OpenAI. Ссылка на ключи API здесь! Python 3: это руководство написано для Python 3, поэтому на вашем компьютере должен быть установлен Python 3. Библиотека OpenAI. Вы можете установить его с помощью
Настройка окружения:Первое, давайте импортируем необходимые библиотеки и настроим ключ
Отправка запроса API:Теперь, когда у нас есть ключ API, мы можем начать делать запросы к API. Мы будем использовать функцию openai.Completion.create() со следующими параметрами:model_engine: имя модели, которую вы хотите использовать. В этом уроке мы будем использовать модель text-davinci-003. Это самая мощная модель gpt-3. Подробнее здесь. prompt: prompt или контекст для разговора. Это может быть одна строка текста или многострочное описани, разделенное символами новой строки. max_tokens: максимальное количество токенов (слов и знаков препинания) для генерации в ответе. Минимум 1, максимум 2048. И еще несколько параметров, которые вы можете использовать для настройки ответа. Вот пример того, как задать вопрос API:Вот пример того, как задать вопрос API:(Мы попросили написать стихи о крутости читателей сайта Uproger)
Добавьте описаниеНа этом все. Вы можете использовать chatgpt легко и просто в своих проектах. Другие наши статьи о chatgpt.
Самые невроятные Новости chatgpt и нейросетй:
На Delphi
uses OpenAI, OpenAI.Completions;
begin
// Replace YOUR_API_KEY with your OpenAI API key
var openai := TOpenAI.Create(nil, 'YOUR_API_KEY');
// задаем модель и промпт
var model_engine := 'text-davinci-003';
var prompt := 'Write poem about how cool readers of uproger website';
// задаем макс кол-во слов
var max_tokens := 128;
//# генерируем ответ
var completion := openai.Completion.create(
procedure(Params: TCompletionParams)
begin
Params.Model(model_engine);
Params.Prompt(prompt);
Params.MaxTokens(max_tokens);
Params.Temperature(0.5);
end);
// выводим ответ
Writeln(completion.choices[0].text);
end.
Автор обьясни для чего ты дважды записывал значение переменной max_tokens?
Супер! Все работает! Спасибо!
Ну такое...Манипуляция ведь.
По факту то модель тут text-davinci-003
Она и используется в ChatGPT
Сейчас кстати, добавили работу именно с настроенной нейросетью gpt-turbo3.5, так что теперь можно в точности так же как на сайте общаться.
Я даже приложение сделал в стиле сайта
Здравствуйте, могу ли я попросить поделиться кодом? Мне интересно, как выглядит код для чат версии, в интернете такого не могу найти
https://github.com/HemulGM/ChatGPT
спасибо
как сделать так чтобы Chat gpt запоминал прошлые сообщения и отвечал на их основе?
Пересылать всю историю
OpenAI's services are not available in your country.
установи в гугл хроме tor почисть историю, заходи под впн и получится
Это именно сервис чата не работает в России, а вот API и работа с GPT через API доступна без VPN
Комментарий удален модератором
Даны два числа: количество обычных и дополнительных задач. Если дополнительных задач 0, выведи строку "Только домашка". Если нет, выведи "Всего (n) задач", подставив n — общее количество задач, которые Ане нужно решить.
Сделай так, чтобы после последнего символа пробел не выводился в этой программе:
arr1 = input().split()
for i in range(len(arr1)):
arr1[i] = int(arr1[i])
arr2 = input().split()
for i in range(len(arr2)):
arr2[i] = int(arr2[i])
positions = {}
for i in range(len(arr1)):
if arr1[i] not in positions:
positions[arr1[i]] = []
positions[arr1[i]].append(i + 1)
result_list = {}
for key in positions.keys():
best = 0
for i in range(len(positions[key])):
before = i + 1
after = len(arr1) - positions[key][i] - (len(positions[key]) - (i + 1))
result_f = before * after
if result_f > best:
best = result_f
result_list[key] = best
return_list = []
for i in range(len(arr2)):
if arr2[i] in result_list.keys():
return_list.append(result_list[arr2[i]])
else:
return_list.append(0)
for i in range(len(return_list)):
print(return_list[i], end=' ')