Обзор OpenAI ChatGPT API

OpenAI API предоставляет доступ к мощным моделям машинного обучения. API позволяет разработчикам использовать эти модели для различных задач обработки текста, генерации текстового и графического контента и анализа данных.

Возможности и функциональность API

OpenAI API предлагает разнообразные возможности, включая генерацию изображений, транскрипцию аудио, генерацию текста, перевод текста, классификацию и анализ тональности, а также создание инструментов для автоматического ответа на вопросы пользователей.

Примеры сценариев использования API

Генерация текстового и графического контента для блогов и сайтов на основе заданных параметров и стилей
Создание чат-ботов или виртуальных помощников
Разобрать пример “How to build an AI that can answer questions about your website” https://platform.openai.com/docs/tutorials/web-qa-embeddings
Автоматический перевод и адаптация текста на различные языки, стилизация текста
Анализ и классификация текстовых данных для определения тональности или категоризации контента
Создание инструментов для генерации тематического, специализированного, целевого контента и автоматизации

Практические советы по эффективному использованию OpenAI API

Используйте подходящую модель для каждой конкретной задачи, чтобы достичь наилучших результатов.
Экспериментируйте с параметрами и настройками, чтобы настроить генерацию или анализ под ваши потребности.
Учитывайте ограничения API и этические вопросы при разработке и использовании приложений.

Простота интеграции

Интеграция OpenAI API в веб-разработку относительно проста. Необходимо зарегистрироваться на платформе OpenAI, получить ключ API и использовать его для отправки запросов и получения результатов.

Для интеграции в проекты на PHP существует несколько SDK библиотек от сообщества OpenAI, которые облегчают процесс интеграции API в ваши веб-приложения. (самая популярная - https://github.com/openai-php/client)

Доступные модели

API OpenAI работает на основе разнообразных моделей с различными возможностями и стоимостью. Вы также можете ограниченно настраивать базовые модели под свои конкретные случаи использования с помощью тонкой настройки.

GPT-4 Limited (beta) - Набор моделей, улучшающих GPT-3.5 и способных понимать и генерировать естественный язык или код.
GPT-4 в настоящее время находится в ограниченной бета-версии и доступен только для тех, кому предоставлен доступ.
GPT-3.5 - Набор моделей, улучшающих GPT-3 и способных понимать и генерировать естественный язык или код
DALL·E (beta) - Модель, способная генерировать и редактировать изображения на основе текстового описания
Whisper (beta) - Модель, способная преобразовывать аудио в текст
Embeddings - Набор моделей, способных преобразовывать текст в числовую форму
Moderation - Модель, получившая тонкую настройку и способная обнаруживать возможно чувствительный или небезопасный текст
GPT-3 - Набор моделей, способных понимать и генерировать естественный язык.
К ним относятся модели Ada, Babbage, Curie, Davinci, которые так же используюся для ендпоинтов InstructGPT и Fine-tuning.
Codex (Deprecated) Набор моделей, способных понимать и генерировать код, включая перевод естественного языка в код

Для моделей GPT-4 и GPT-3.5 доступны два режима работы: Chat Completions API и Completions API. В режиме Chat Completions API, API передает набор сообщений, включая переписку с указанными ролями, чтобы сохранить контекст. В режиме Completions API, передается только одиночная строка запроса (prompt). В обоих случаях модели имеют ограничение на количество токенов.

Важным параметром является размер контекста, который состоит из токенов запроса и ответа. Если ваш запрос содержит слишком много токенов, чтобы уложиться в максимальное ограничение модели (например, более 4096 токенов для gpt-3.5-turbo), вам придется сократить или изменить текст таким образом, чтобы он поместился. Обратите внимание, что если сообщение будет удалено из входных данных, модель потеряет всю информацию о нем, поэтому будьте осторожны при обрезании контекста.

Fine Tuning

Тонкая настройка — это мощный метод создания новой модели, соответствующей вашему варианту использования. После точной настройки модели вам больше не нужно будет указывать примеры в подсказке. Это снижает затраты и позволяет выполнять запросы с меньшей задержкой.

Тонкая настройка включает следующие этапы:

Подготовка и загрузка данных обучения Обучающие данные — это то, как вы учите GPT-3 тому, что вы хотите, чтобы он сказал.(вы должны предоставить как минимум несколько сотен высококачественных примеров). Ваши данные должны быть документом JSONL , где каждая строка представляет собой пару «подсказка-завершение», соответствующую обучающему примеру.
Обучите новую отлаженную модель. Также возможно дополнительное обучение позднее.
Используйте свою доработанную модель

В настоящее время тонкая настройка доступна только для следующих базовых моделей: davinci, curie, babbage, и ada. Это оригинальные модели, которые не имеют никаких инструкций после обучения.

Создание собственной модели особенно актуально, если необходимо оперировать с данными, которые не были общедоступны до сентября 2021 года, а также же когда необходимо повысить точность ответов на основе собственной базы знаний и учитывать определенную специфику при формировании ответа.

Стоимость

Доступ к OpenAI API является платным. Оплата осуществляется на основе использованных токенов для текста, минут для аудио и штук для изображений. Стоимость токена зависит от выбранной модели. Например, самая передовая модель на сегодняшний день, GPT-4 с 32K контекстом, имеет стоимость примерно $0.12 за тысячу токенов, что примерно эквивалентно 750 словам на английском языке. В то же время, модель gpt-3.5-turbo, которая достаточна для большинства задач, имеет значительно более низкую стоимость - $0.002 за 1 тысячу токенов. Важно учитывать, что в расчете стоимости учитывается не только ответной текст, но и входной запрос (промпт).

Тарифные планы - https://openai.com/pricing#language-models

Экономическая эффективность интеграции OpenAI API зависит от конкретных потребностей и целей вашего проекта. Необходимо оценить потенциальную отдачу от использования API и взвесить затраты на интеграцию и использование.

Возможности OpenAI API

Для работы с текстом

OpenAI API предоставляет широкий набор возможностей для работы с текстом с использованием мощных моделей глубокого обучения. Ниже перечислены некоторые из основных возможностей OpenAI API для работы с текстовыми данными:

Генерация текста: С помощью OpenAI API можно генерировать новый текст на основе заданных входных данных или описаний. Это может быть полезно для автоматического создания контента для блогов, статей, рекламных материалов и других текстовых элементов.
Автозаполнение и автокоррекция текста: OpenAI API может быть использован для автоматического дополнения или исправления текста. Это может быть полезно для создания функционала автозаполнения в поисковых строках или редакторах текста.
Перевод текста: API позволяет выполнять перевод текста с одного языка на другой. Вы можете использовать OpenAI API для создания инструментов и приложений, которые предоставляют переводчик с поддержкой различных языков.
Анализ текста и классификация: OpenAI API предоставляет возможность анализировать текст и выполнять его классификацию. Это может быть полезно для определения тональности текста, выделения ключевых слов или тем, классификации отзывов и других задач, связанных с обработкой и анализом естественного языка.
Генерация кода и технической документации: С помощью OpenAI API можно генерировать код на основе спецификаций и описаний. Это может быть полезно для автоматической генерации кода для веб-разработки, создания технической документации или реализации функций автодополнения в средах разработки.
Чат-боты и автоматический ответ на вопросы: OpenAI API позволяет создавать чат-ботов и системы автоматического ответа на вопросы пользователей. Это может быть полезно для разработки виртуальных ассистентов, систем поддержки клиентов или автоматизированных систем коммуникации.
Анализ и обработка естественного языка: OpenAI API предоставляет возможности для анализа и обработки естественного языка, включая семантический анализ, синтаксический разбор, именованное сущностное распознавание и другие задачи, связанные с обработкой текстовых данных.

Важно отметить, что OpenAI API предоставляет широкие возможности для работы с текстом, но также имеет свои ограничения, включая лимиты на количество запросов и размер текста. Также стоит помнить о правилах использования OpenAI API и этических вопросах при создании приложений на основе AI и обработки текстовых данных.

Для работы с графикой

Генерация изображений: С помощью OpenAI API можно создавать новые изображения на основе заданных параметров или описаний. Например, вы можете использовать API для генерации уникальных иллюстраций, дизайнов, фотореалистичных изображений и других графических элементов.

Редактирование и модификация изображений: OpenAI API позволяет вносить изменения в существующие изображения. Это может включать изменение цветовой палитры, добавление или удаление объектов, модификацию текстур и стилей, а также другие манипуляции с графикой.

Для работы с аудио

С использованием OpenAI API вы можете производить транскрипцию аудиофайлов, переводя речь в текст. Также есть возможность автоматического перевода транскрипции аудио на английский.

Возможные проблемы и сложности при интеграции

При интеграции и использовании OpenAI API могут возникать некоторые проблемы и сложности, которые стоит учитывать. Ниже приведены некоторые из них:

Ограничения и лимиты: OpenAI API имеет свои ограничения и лимиты, включая ограничение на количество запросов в определенный период времени и максимальный размер входных данных. Это может ограничить возможности использования API в некоторых случаях, особенно если требуется обработка больших объемов данных или интенсивное использование API.
Сложность обучения и настройки модели: Для достижения оптимальных результатов с OpenAI API может потребоваться обучение моделей или настройка параметров. Это требует определенных знаний в области машинного обучения и опыта работы с AI-моделями. Неправильная настройка или обучение модели может привести к нежелательным результатам или низкому качеству вывода.
Безопасность и конфиденциальность данных: При работе с OpenAI API важно обеспечивать безопасность и конфиденциальность обрабатываемых данных. Некорректная обработка или хранение данных может привести к утечке конфиденциальной информации или нарушению приватности пользователей. Поэтому необходимо принимать соответствующие меры для защиты данных и следовать рекомендациям по безопасности.
Качество и надежность результатов: Результаты, получаемые с помощью OpenAI API, могут варьироваться в зависимости от сложности задачи, качества данных и настроек модели. Иногда результаты могут быть неудовлетворительными или требовать дополнительной обработки. Важно тестировать и проверять результаты работы с API, чтобы удостовериться в их соответствии требованиям и ожиданиям.
Стоимость использования: OpenAI API является платным сервисом, и стоимость его использования может стать значительным фактором при интеграции и разработке. При планировании использования OpenAI API необходимо учитывать его тарифные планы, ценообразование и оценивать экономическую эффективность интеграции API по отношению к ожидаемым выгодам и результатам.

Примечание про важность промпт-инжиниринга

Правильное формулирование промтов является важным аспектом при работе с языковыми моделями, поскольку это непосредственно влияет на генерируемые результаты и поведение модели. Вот несколько советов для правильного формулирования промтов:

Контроль стиля вывода: Промты могут использоваться для направления модели на принятие определенного стиля или тона в ответах. Это особенно полезно, когда вы хотите, чтобы генерируемый текст соответствовал определенному контексту или придерживался определенного стиля письма.
Уточнение инструкций для сложных задач: При работе с комплексными задачами детализированные промты могут помочь гарантировать, что модель правильно понимает и следует инструкциям. Это особенно актуально при использовании инструкционных моделей, таких как InstructGPT.
Включение деталей в запрос для получения более релевантных ответов: Добавление конкретных деталей или контекста в промты помогает модели понять тонкости вашего запроса и генерировать более релевантные ответы. Например, вместо общего вопроса типа "Какая погода?" вы можете улучшить промт, указав местоположение и временной интервал: "Какова будет прогноз погоды в Нью-Йорке завтра?"
Попросите модель принять определенную роль или персонажа: Чтобы улучшить опыт диалога, вы можете попросить модель принять определенную роль или персонажа. Это поможет создать более привлекательный и интерактивный диалог. Например, вы можете задать модели следующий промт: "Ты - мудрый волшебник. Предоставь мне свой лучший совет по преодолению трудностей".
Используйте разделители для четкого указания отдельных частей ввода: Разделители, такие как специальные токены или теги, могут использоваться для обозначения различных разделов ввода. Это помогает модели понять структуру и намерение ваших промтов. Например, если вы хотите указать заголовок и описание, вы можете отформатировать ввод следующим образом: "Заголовок: 'Руководство по садоводству'\nОписание: 'Узнайте лучшие практики для создания красивого сада.'"
Укажите шаги, необходимые для выполнения задачи: Если вы инструктируете модель выполнить определенную задачу, разбейте инструкции на четкие шаги. Это облегчит модели следовать инструкциям и точно выполнять задачу. Например, если вы хотите, чтобы модель испекла пирог, предоставьте пошаговые инструкции: "Шаг 1: Предварительно разогрейте духовку до 180°C. Шаг 2: Смешайте муку, сахар и яйца в большой миске..."
Предоставьте примеры: Включение примеров в промты помогает модели понять ожидаемый вывод или поведение. Примеры явно демонстрируют, что вы ожидаете от модели. Например, если вы хотите, чтобы модель генерировала стихи, вы можете включить образцы стихов в промт, чтобы показать желаемый стиль и структуру.
Укажите желаемую длину вывода: Если у вас есть конкретные требования к длине генерируемого ответа, укажите это в промте. Это помогает модели создавать вывод, соответствующий вашей желаемой длине. Например, вы можете указать: "Пожалуйста, предоставьте краткое резюме в 2-3 предложениях."

Для апи также доступен показатель “температуры”, регулируя который можно изменять ответ от максимального точного до наиболее креативного (и возможно совершенно бессмысленного).

Обзор возможностей современных платформ искусственного интеллекта:

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Искусственный интеллект (AI) способен понимать и обрабатывать человеческий язык на более сложном уровне, чем когда-либо прежде. Это позволяет ему генерировать текст, переводить языки и отвечать на вопросы с помощью комплексных и информативных подходов. Примеры применения включают создание текста для маркетинговых материалов, разработку чат-ботов для обслуживания клиентов и написание персонализированных электронных писем.

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV): AI-платформы способны распознавать и понимать объекты, людей и сцены на изображениях и видео. Это позволяет классифицировать изображения, обнаруживать объекты в режиме реального времени и генерировать реалистичные изображения и видео.

Машинное обучение (Machine Learning, ML): Системы могут обучаться на основе данных и улучшать свою производительность со временем. Это позволяет делать прогнозы, оптимизировать системы и персонализировать пользовательский опыт. Примеры применения включают прогнозирование поведения клиентов, оптимизацию цепей поставок и персонализацию пользовательского опыта.

Робототехника: AI-системы способны управлять и взаимодействовать с физическими объектами в реальном мире. Это позволяет им собирать продукты, доставлять посылки и даже выполнять хирургические операции.

Это всего лишь несколько примеров из множества способов применения искусственного интеллекта в настоящее время. С развитием искусственного интеллекта можно ожидать еще более удивительных результатов с помощью этих технологий.