GPT-3.5模型工作原理介绍

时间: 2023-06-04 16:05:00 浏览: 403
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GPT自我揭秘GPT-3.5模型原理

ChitGPT是一个基于OpenAI的GPT技术进行改进的AI模型，它可以用来与用户进行对话。其工作原理是通过训练大量的语言数据，建立一个基于Transformer架构的神经网络模型，来识别和生成自然语言，从而能够回答用户的问题。ChitGPT的改进包括对模型的结构和训练方式进行优化，使其在生成更加流畅和准确的对话方面具有更好的表现。
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Rate limit reached for default-gpt-3.5-turbo in organization org-PcbWiPN4EvRoHNhxGygZYOgV on tokens per min. Limit: 90000 / min. Current: 89522 / min. Contact us through our help center at help.openai.com if you continue to have issues.什么意思

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completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "What are some famous astronomical observatories?"} ] )如何使用以上代码

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import requests url = "https://openai.api2d.net/v1/chat/completions" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer fk210988-JtPAVXwt3yovy5f5eFcTnDDTaJDbCLso' # <-- 把 fkxxxxx 替换成你自己的 Forward Key，注意前面的 Bearer 要保留，并且和 Key 中间有一个空格。 } data = { "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "你好！给我讲个笑话。"}] } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print("Status Code", response.status_code) print("JSON Response ", response.json())

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...

GPT3.5和chatgpt区别

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import openai def translate_english_to_chinese(english_text): prompts = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that translates English text to Chinese."}, {"role": "user", "content": english_text}, {"role": "assistant", "content": 'Translate the following English text to Chinese: "{query}"'} ] response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=prompts, max_tokens=100, temperature=0.8, n=1, stop=None ) chinese_translation = response.choices[0].message.content return chinese_translation # 读取待翻译的英文文本 with open("task2/English.txt", "r") as f: for line in f: english_text = line.strip() chinese_translation = translate_english_to_chinese(english_text) print("英文文本:", english_text) print("中文翻译:", chinese_translation) print() 修改上述代码：假设有5个api，设置轮流请求三次每个api，1分钟请求3*5次

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import requests url = "https://openai.api2d.net/v1/chat/completions" headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer fk210988-JtPAVXwt3yovy5f5eFcTnDDTaJDbCLso' # 替换成你自己的 Forward Key } data = { "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "system", "content": "您好，欢迎来到对话系统！"}] } while True: # 用户输入 user_input = input("User: ") # 添加用户消息到对话中 data["messages"].append({"role": "user", "content": user_input}) # 发送请求 response = requests.post(url, headers=headers, json=data) # 获取回复消息 reply = response.json()["choices"][0]["message"]["content"] print("ChatGPT: ", reply) # 添加回复消息到对话中 data["messages"].append({"role": "assistant", "content": reply}) # 检查用户输入是否为退出指令 if user_input.lower() == "退出": break如何在执行上述代码时，实现流输出

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