Погрузитесь в идеи приложений OpenAI на основе искусственного интеллекта для вашего следующего проекта

Искусственный интеллект стремительно захватывает мир. Люди поражены, увидев, что он может сделать. Поскольку ИИ становится все более и более актуальным в мире, в котором мы живем, почему бы не изучить его и не попробовать реализовать в своих проектах?

API OpenAI

В этом посте я буду обсуждать API OpenAI (организация, стоящая за ChatGPT), который разработчики создали для экспериментов.

Начните с регистрации на их веб-сайте по адресу https://platform.openai.com/ и получите ключ API. Изучите страницу примеров, которая у них есть, и вы найдете более 50 крутых идей, которые можно попробовать для вашего следующего приложения на базе ИИ.

Вот мои фавориты из списка, который я изучил:

* Преобразование языка с английского на испанский * Извлечение ключевых слов из абзацев текста * Классификатор предметов на основе категорий * Грамматическая коррекция * Фильм для смайликов * Реклама из описания товара * Классификатор твитов * Javascript для Python * Вопросы и ответы * Объясните код * Вопросы для интервью

У них есть краткое руководство, в котором они иллюстрируют, как создать «генератор имен домашних животных» в Node JS, здесь — https://platform. .openai.com/docs/quickstart/closing.

На самом деле я использовал эту модель «Вопросов для интервью», которая была на странице с примерами. Это создаст для вас список вопросов на основе темы, которую вы указали в текстовом поле. Например, если вы наберете что-то вроде «15 самых популярных вопросов для интервью на Python», он ответит вам 15 самыми популярными вопросами для интервью на Python, именно то, что вы просили. Вы можете попробовать поиграть с этим здесь - https://platform.openai .com/playground/p/default-interview-questions?model=text-davinci-003

На данный момент у них есть примеры на Python и Javascript. У них есть доступные пакеты, которые вы можете использовать для тестирования.

Мой эксперимент с приложением

У меня было простое приложение, использующее React, в котором в API передавались только полезные данные в формате JSON. Ниже приведен отрывок, который я взял из приложения, которое я создал. Он содержит полезную нагрузку, которую я передал в конечную точку openAI.

const jsonData = {
    "model": "text-davinci-003",
    "prompt": "Python interview questions",
    "temperature": 0.5,
    "max_tokens": 150,
    "top_p": 1.0,
    "frequency_penalty": 0.0,
    "presence_penalty": 0.0
}

Ключ ==‘Model‘== указывает, какую модель следует использовать из OpenAI API. ==«Подсказка»== — это входная последовательность, которую вы передаете в модель. Затем модель разбивает эту последовательность на фрагменты, называемые «токенами», которые передаются в модель для обработки.

Параметр == «Температура» == в терминах непрофессионала просто означает, что он контролирует степень случайности и креативности ответа, генерируемого моделью. Высокое значение температуры вызывает более непредсказуемые результаты модели, в то время как низкое значение придает модели больше уверенности в наиболее вероятных генерируемых результатах.

Параметр =='Top_P'== используется для выборки результатов модели на основе кумулятивного распределения вероятностей. Например, значение top_p, равное 0,3, означает, что учитываются только токены, включающие 30 % наиболее вероятной массы.

==‘Штраф за частоту’== ограничивает дальнейшее появление текста в ответе в зависимости от частоты его присутствия до сих пор в тексте ответа.

== «Штраф за присутствие» == имеет ту же цель, что и «штраф за частоту», за исключением того, что он не принимает во внимание частоту слов при уменьшении релевантности ключевых слов, генерируемых в тексте ответа.

Это было просто базовое объяснение параметров, которые вы передаете в полезной нагрузке. Чтобы освоиться с этим, лучшим способом неизбежно было бы просто поиграть с вариантами и увидеть разницу в полученном ответе. Это определенно помогает, если вы знаете статистику и концепции машинного обучения. Этот пост был больше ориентирован на людей из других областей, желающих изучить AI API, предоставляемый openAI. Вот ссылка на проект, который я реализовал в Vue JS, используя этот API, для тех, кто заинтересован: - https://github.com/Apfirebolt/ask-interview-questions-ai-in-vue

Это подводит этот пост к заключению :grinning:. Если вам понравился этот пост, рассмотрите реакцию в виде лайка или комментария. А пока до встречи в следующем посте 👋

Основное изображение для этой статьи было создано с помощью генератора AI-изображений через подсказку «искусственный интеллект».