chatgpt 对外接口
时间: 2023-09-22 17:07:26 浏览: 49
ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构,通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本,然后通过接受输入并生成输出来实现对话。
ChatGPT的用途非常广泛,可以用于自然语言处理(NLP)任务,如对话生成、问答系统、文本生成等。
如果你想使用ChatGPT,你可以用它来构建对话机器人,回答问题,生成文本等。它的应用非常广泛,可以用于各种场景,如客服、帮助提供者、教育机构等。
相关问题
mqtt对外提供chatGPT 的api接口
作为一个语言模型,ChatGPT并没有直接集成在MQTT协议中。因此,您需要在服务器端实现一个ChatGPT API,然后将其与MQTT服务器集成。以下是一个基本的ChatGPT API示例代码,您可以在此基础上进行修改和调整,以满足您的具体需求。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
def generate_response(user_input):
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
chat_history_ids = model.generate(
input_ids,
max_length=1000,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
no_repeat_ngram_size=3,
do_sample=True,
top_k=10,
top_p=0.7,
temperature=0.8
)
response = tokenizer.decode(chat_history_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
return response
```
该代码使用Hugging Face的transformers库,使用DialoGPT-medium模型生成ChatGPT响应。generate_response()函数接受一个用户输入字符串作为参数,使用模型生成响应,并将其作为字符串返回。您可以将此代码保存到文件中,并在MQTT服务器中使用它提供ChatGPT API。
chatgpt都提供了哪些接口对外使用的
ChatGPT 提供了以下接口:
1. 文本生成接口:能够根据用户输入的文本生成相应的回复,支持多轮对话。
2. 文本分类接口:能够对输入的文本进行分类,例如情感分类、主题分类等。
3. 语言模型接口:能够预测输入文本的下一个词或短语,以及生成语言模型的概率分布。
4. 文本相似度接口:能够计算两个文本之间的相似度,例如余弦相似度、Jaccard 相似度等。
5. 问答接口:能够根据用户的问题,从知识库中检索相关答案并返回给用户。
6. 机器翻译接口:能够将输入的文本进行翻译,支持多种语言之间的翻译。
7. 图像描述接口:能够根据输入的图像生成相应的文本描述。
8. 语音识别接口:能够将语音转换成文本,支持多种语言的语音识别。
9. 语音合成接口:能够将输入的文本转换成语音输出,支持多种语言的语音合成。
以上接口都是 ChatGPT 可以提供的。