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关于chatgpt的科学讨论
大家好，我是老三，最近几个月关于ChatGPT的信息可以说是铺天盖地。
“王炸，ChatGPT……”
“xxx震撼发布……”
“真的要失业了，xxx来袭……”
“普通如何利用ChatGPT……”
……
不过老三前一阵比较忙，对ChatGPT的使用基本只限于一些简单的问答，比如：
可以说是落伍到家了，刚好公司组织了对ChatGPT的一些讨论和实践，趁这个机会赶紧补补课。
作为一般的后端开发人员，要利用ChatGPT，其实主要还是是调用openai的接口，先跟着官方文档&#【【网址】】/docs/【【微信】】），快速开始。
- completions接口&#【【网址】】/docs/api-reference/completions/create
这个接口是openai核心接口，输入里有个参数prompt，可以简单理解为问，响应里有个参数completion，可以简单理解为答。
官方给了Node.js和Python的Demo，没有关系，反正无非是接口调用，用什么都可以。
因为我本地配置了Python的环境，所以就跟着官方的Python Demo走一走。
Python环境的创建这里就不多说了，直接把官方的Demo拉下来。
首先需要在这个地址&#【【网址】】/account/【【微信】】s 添加一个【【微信】】.
在.env文件里添加配置:
- 安装依赖
- 运行项目
- 访问http://localhost:5000
简单看下官方Demo，官方提供了Python包：
官方还提供了node.js的包，社区也贡献了一些其他语言的包&#【【网址】】/docs/libraries/community-libraries）：
- Java：https://【【微信】】.com/TheoKanning/openai-java
- Go：https://【【微信】】.com/sashabaranov/【【微信】】
……
Python Demo里就是直接用封装的方法调用：
不用官方和社区封装的包，直接http调用也可以。
当然openai也不是免费的，以gpt-3.5-turbo为例，费用是$0.002 / 1K tokens，也就是大概$0.002 / 750个词，具体费用可以看看&#【【网址】】/pricing，注册送了18💰，大概能答不到1000个问题吧。
在快速开始里用了Completion API，接下来再看看常见的API。
Model（模型）是openai的核心，有一系列不同功能不同版本的模型。
在前面，我们跑了官方的Demo，其实还有一个更简单快捷的方式，官方提供了一个好用的，有点像开发版的chatGPT，可以直接指定不同的模型不同的参数，调用不同的api：
还可以直接查看代码，支持python、node.js、curl。
接下来看看openai的内容处理，主要包括三种：、和，分别针对文本、代码和图片。
调用API还是用Python，因为官方给了Demo，Python跑起来也比较轻便。
接着用官方的实例，open-ai需要升级到最新版本：
- Completions&#【【网址】】/docs/api-reference/completions
这个是比较早，用的比较多的接口，不支持gpt-3.5和gpt-4模型的模型。
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| model | string | 必填，指定功能模型 |
| prompt | string 或 array | 提示语 |
| max_tokens | integer | 默认值 16，The maximum number of tokens to generate in the completion. |
| temperature | number | 默认值 1，采样精度，取值范围为 0~2，较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（例如 0.2）将使其更加相关 |
| top_p | number | 默认值 1，采样精度的另一种表示方式，如 0.1 表示更相关的 10% 的内容，请不要和 temperature 同时使用（2 选 1） |
| n | integer | 默认值 1，返回内容的条数 |
| stream | boolean | 默认值 false，是否流式输出内容 |
| echo | boolean | 默认值 false，是否回显 prompt 内容 |
| stop | string 或 array | 默认值 null，Up to 4 se【【微信】】ll stop generating further tokens. The returned text will not contain the stop se【【微信】】. |
- Python请求
- 响应
可以看到已经回复了，我们要是想继续怎么办呢？也就是类似chatGPT里接着会话――那就需要把整个上下文传过去。
比如上面一个，我希望它能继续回答：
- 响应：可以看到接着继续回答了
当然prompt传的越多，网络消耗，以及💰消耗都越多，那怎么减少上下文传递呢？
具体实现，感兴趣的也可以再问问ChatGPT。
- Chat&#【【网址】】/docs/api-reference/chat
2023 年 3 月 1 日新增接口，使用的是最新的 GPT-3.5 模型和 GPT-4 模型。与 API 不同， API 更适合用于实时的、多轮的对话。
- 响应：
支持三种角色：
- user：用户，提出问题或者输入内容的人
- assint：聊天机器人，基于GTP3等模型的的机器人，可以回答用户的问题或者会话。
- system：应用程序，负责处理用户输入，然后传递给聊天机器人，或者接收聊天机器人的回答，展现给用户。应用程序也可以负责处理其他任务，例如将用户输入保存到数据库中。
实际应用中，可以通过system指定指定 chatGPT 的功能定位，在 assistant 中传 chatGPT 回答的消息就实现了上下文。
OpenAI的图片接口，支持通过描述生图，和以图生图：
- Images(通过描述生成图)&#【【网址】】/docs/api-reference/images
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| prompt | 图片描述，必填 |
| n | 需要生成的图片数量，取值 1-10，默认值 1 |
| size | 图片大小，取值只能为 256x256、512x512、1024x1024，默认值 1024x1024 |
| response_format | 返回图片数据类型，取值 url 或 b64_json，默认值 url |
- 响应
我们看看生成的图怎么样？
我滴妈，哕……
- Create image 【【微信】】（以图生图）&#【【网址】】/docs/api-reference/images/create-【【微信】】
从某竞品网站下了一张好看的模特图：
图片需要裁剪和压缩一下，图片长宽需要1:1，是png文件，而且小于4M。
- 响应
看看生成的图片，
啊这。。。
当然chatGPT也支持对现有图的修改。
- Create image edit（以图修图可修改）&#【【网址】】/docs/api-reference/images/create-edit)
- 响应：
虽然，但是，这个api我尝试了好几个prompt，给我吐回的都是原图。
整体上来讲，chatGPT的Images API还是没有文本问答那么好用，而且比较贵，尺寸 1024x1024 像素的图一张收费 0.02 美元，大约人民币 0.13 元左右。
chatGPT还支持语音识别
- Audio&#【【网址】】/docs/api-reference/audio
我一开始用了一段中英混杂的语言，结果响应：
乱码了，赶紧问下chatGPT：
嗯，这次翻车了，连续尝试了五六个回答，都没能解决乱码的问题，看样子OpenAI确对中文语言输入不太友好。
改成英文语音输入的结果：
英文的语音识别还是比较准确的，当然，语音识别早就不是什么问题了。
总体上来看，OpenAI的文本处理能力还是非常强大的，图像处理还有待提升，不过以OpenAI的迭代速度，以及全世界用户的不断”投喂“，相信新模型”远超Midjourney“绝对不是一句空话。
怎么应用OpenAI，或者说怎么应用AI呢？
先从工作看起吧，我是做跨境电商业务的，我问了一下ChatGPT，看看它的回答：
跨境电商可以使用 OpenAI 来帮助改善客户体验、提高销售量和降低成本。以下是一些可能的应用：
- 在线客服：使用 OpenAI 的聊天机器人来提供 24/7 的在线客服服务，帮助解决客户的问题和疑虑，提高客户满意度和忠诚度。
- 智能推荐：使用 OpenAI 的推荐系统来根据客户的历史购买记录和行为数据，推荐最符合客户需求的商品，提高销售量和客户满意度。
- 自然语言处理：使用 OpenAI 的自然语言处理技术来分析客户的评论和评价，了解客户对商品和服务的看法，帮助改进产品和服务。
- 欺诈检测：使用 OpenAI 的机器学习和深度学习技术来检测可能的欺诈交易和订单，提高安全性和信誉度。
- 语言翻译：使用 OpenAI 的自然语言处理和机器翻译技术来进行跨语言交流，帮助拓展跨境电商业务。
总之，OpenAI 可以为跨境电商提供智能化的解决方案，从而提高客户体验、销售量和利润。
可以看一下，这里面包含客服、推荐、内容、翻译、风控等等……
有一些正在被我的同事实现，有些甚至已经投产。
那么我还是一个程序员，具体点Java程序员，我可以怎么利用OpenAI呢？
作为一个Java程序员，你可以利用OpenAI来提高工作效率，以下是一些建议：
- 自然语言处理：OpenAI提供了自然语言处理API，你可以使用它来处理文本数据。例如，你可以使用OpenAI的API来创建自动化回答常见问题的程序。
- 代码自动完成：OpenAI的代码自动完成功能可以帮助你快速编写代码。你可以使用Java SDK来调用OpenAI的代码自动完成API，从而提高编程效率。
- 数据分析：OpenAI的语言模型可以分析大量的数据，你可以使用它来进行数据分析。例如，你可以使用OpenAI的API来分析用户评论数据，从而了解用户的反馈。
- 智能助手：你可以使用OpenAI的语言模型来创建智能助手，帮助你完成一些重复性的任务。例如，你可以使用OpenAI的API来创建一个智能助手，自动完成一些常见的数据处理任务。
总的来说，OpenAI提供了很多的API和工具，可以帮助Java程序员提高工作效率。你可以根据自己的需求选择合适的API，并利用Java SDK来实现对OpenAI的调用。
这里面有一些能力，相信很多朋友更加熟悉，现在日常开发，可以不用搜索引擎，而是直接向ChatGPT提问。
问答助手、代码生成插件、SQL助手……目前，这些也都有同事进行了实现。
其实这些应用，这些应用的关键，就是在于正确地向ChatGPT提问，有这么一条“公式”：定义角色＋明确任务+限制输出 = better prompt
例如，我现在希望OpenAI作为一个商品评论审核员：
- 你是一个跨境电商的商品评论审核员，你需要对用户的评论进行审核，你需要识别不同语言的评论，用户评论中不能出现暴力、*、政治等负面因素，你需要对评论进行打分，60分以上是合格评论，60分以下是不合格评论，用户评论越积极分数越高，你还要给出给用户打分的原因，你的回答只能用json格式{“score”:30,“reason”:“【【微信】】”}，score表示评分，reason表示原因，除此之外，你不应该回答任何内容
然后再输入一个评论：
- 这个商品是在太垃圾了
它的响应：
开发的时候，就是要先把上下文给传过去：
是不是还挺简单的。
除此之外，有条件的还可以对OpenAI的模型进行微调，提升模型的性能。
坦白讲，大家都拥抱OpenAI很久，我实在落伍了。
现在对于OpenAI的应用，其实主要还是集中在AIGC方面，我主要搞的是支付开发，是交易类的，想了很久也没想出什么应用。
随后问了ChatGPT一个问题：“接入Alipay支付”：
看完，我直接沉默，代码虽然有些不太合理的地方，但是估计再调一调就能直接用了。
这就引入了一个问题，AIGC时代来临，程序员会不会被淘汰？――很有可能。
我们今天为ChatGPT欢呼，也许明天就会被它给驱逐。
36氪给李彦宏做了一个专访[3]，我们看看其中的一段：
36氪：今天无数人在提问：AI会不会让打工人没有工作？OpenAI的创始人Sam Altman说，大量的人一定会失业，所以OpenAI会按需收费，给没有工作的人补贴。这其实是有点悲凉的，他自己说也有点可怕，你觉得这个事情会发生吗？这个问题你怎么看。
**李彦宏：**今天没有马车夫这样的工作，因为出现了汽车。但是今天世界上存在的工作机会跟100年前相比，不仅是多了，而且多了很多倍。
我没有那么悲观，我是乐观的。不管有多少工作被替代，这只是整个图景的一部分。另外一部分是，存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。我做一个大胆预测，十年以后，全世界有50%工作会是提示词工程（prompt engineering），不会写提示词（prompt）的人会被淘汰。
我甚至在想一个问题――AI会不会淘汰AI工程师呢？
所以，试着成为一名AI工程师？
参考：
[1]. https://platform.openai.com/
[2].https://www.zhihu.com/【【微信】】/【【QQ微信】】/【【微信】】/【【QQ微信】】
【【网址】】/p/2184414265262467
