本文主要是介绍python openai playground使用教程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- playground介绍
- Playground特点
- 模型设置和参数选择
- 四种语言模型介绍
- playground应用
- 构建自己的playground应用
- playground python使用
playground介绍
OpenAI Playground
是一个基于Web
的工具,旨在帮助开发人员测试和尝试OpenAI的语言模型,如GPT-3
。通过Playground
,用户可以在不编写任何代码的情况下与AI模型进行交互,并了解其工作原理。
playground
地址:https://platform.openai.com/playground
Playground特点
- 灵活性:
Playground
提供一个交互式界面,以便用户自定义输入和修改模型参数。 - 定制性:用户可以根据自己的需求选择不同的语言模型和模型设置,以满足特定的应用场景。
- 易用性:
Playground
的用户界面简洁直观,无需编写复杂的代码,即可快速上手和进行实验
模型设置和参数选择
Web
界面分为左中右三部分
- 左侧:
System
,You are a helpful assistant.(定义gpt模型的角色) - 中间:
USER
,Enter a user meaasge here.(输入想问的问题,或者想要补全的句子),submit
即可产出回答。 - 右侧:模型设置和参数选择
Mode
:模式选择,chat、Complete and Edit。Model
:turbo、davinci、curie、babbage、ada。Temperature
:介于0-1之间,越接近1,模型生成的回答越有不确定性(创造性),越接近0,模型的答案越确定。
四种语言模型介绍
Ada
:Ada
是一种基础模型,适合用于提示和短对话。Babbage
:Babbage
是一个中等规模的模型,适合于更长的对话和创造性写作。Curie
:Curie
是一个大型模型,适用于复杂的对话和生成性任务。Davinci
:Davinci
是OpenAI
提供的最先进的语言模型,适合处理长篇大论、技术文档和创造性写作等。
playground应用
examples
:https://platform.openai.com/examples
OpenAI
官网的examples
中提供了许多有用的示例,可以了解OpenAI
的使用。
Emoji Translation
(一个表情包翻译器)
作用是将文字转为emoji
- 设置
Prompt
SYSTEM
:You will be provided with text, and your task is to translate it into emojis. Do not use any regular text. Do your best with emojis only.USER
:Artificial intelligence is a technology with great promise.Open in playground
点击submit即可生成对应的转化结果。
构建自己的playground应用
- 定义
System
- 定义
user
- 点击
submit
输出结果 - 右上角点击”
Save
"保存
Save preset
This will save the current Playground state as a preset which you can access later or share with others.- 点击
Your presets
,即可看到自己的playground列表
playground python使用
一个情感分析playground
- 点击
View code
You can use the following code to start integrating your current prompt and settings into your application. copy
复制python
代码
- 本地
python
中使用
question
:“To be or not to be, this is a question.”
response
:
{"id": "chatcmpl-89lIKZt8UG1aVVBkB9Wo3ECiPoZ9M","object": "chat.completion","created": 1697337444,"model": "gpt-3.5-turbo-0613","choices": [{"index": 0,"message": {"role": "assistant","content": "Sentiment: NEUTRAL\nProbability: 0.50"},"finish_reason": "stop"}],"usage": {"prompt_tokens": 130,"completion_tokens": 13,"total_tokens": 143}
}
包含role
、content
、total_tokens
等完整输出。
可见的是这种方法相当消耗token
(money
),因此之后我们会选择微调fine-tuning
的形式,OpenAI
也已经提供了简便的微调方式。
这篇关于python openai playground使用教程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!