我的 AI 学习一周总结:ChatGPT API 发布

AI资讯3年前 (2023)发布 GPTHub
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我的 AI 学习一周总结:ChatGPT API 发布我的 AI 学习一周总结:ChatGPT API 发布

即然接下来的时间准备投身 AI 行业应用层开发,那就隔三岔五分享一下近期学到的知识、在做的事情吧。(配图是今天用第一次用 SD 生成的图片,prompt:“a beautiful girl“。)

ChatGPT API 发布

今天(2023-03-02,美国时间 03-01) OpenAI 正式发布了 ChatGPT API,即 基于 gpt-3.5-turbo 模型的。它的价格更便宜,$0.002/1k tokens,比之前 text-davince-003 便宜 10 倍。它能提供更好的对话质量,还提供了新的结构化数据接口,相信会给应用开发者带来更多的空间。

chatgpt 等 npm 包也相应更新,如果没有办法搞定绑卡操作,可以继续用这些社区接口白嫖。

不过国内的服务器已经不能直接访问 OpenAI API 了,国内的同学可能需要多花一些功夫,或者金钱。

尝试 Vercel Edge Function

之前开发 GPT-3 插件的时候,有同学介绍了 Building a GPT-3 app with Next.js and Vercel Edge Functions 一文,于是我尝试把 API 挪到 Vercel Edge Function 上,然后失败。

今天写本文的时候,又看了眼 TwitterBio 的例子,发现代码并没有写错。排查来排查去,原来是自己犯蠢,部署环节出了问题。如今已经可以使用了。回头重构下插件,添加一些功能进去。

学习社区 ChatGPT API 仓库

ChatGPT 的开发商 OpenAI 提供两大块服务,API 和 ChatGPT 网页版。API 需要绑卡,有一定门槛;网页版可以免费用,不过存在偶尔连不上、响应慢等情况,据说买 plus 之后会有好转。

于是社区就开发了网页版转 API 的工具,可以用来搭建自己的 ChatGPT API。但是需要使用反向代理服务器作为中转,开发者也不提供反向代理服务器的源码,存在一些风险,所以我看完就不打算使用了。

(现在我想想,所谓的代理服务器,是不是搞个 nginx 就可以了……

本地搭建 Stable Diffusion 环境

搭建过程其实很简单,难点主要在下载 pip 包和模型上,受限于墙内的网络环境,原本简单的下载变得异常艰辛。还好在换用国内 pip 源之后,我终于在本地搭建成功 Stable Diffusion Web UI 环境。大体过程如下:

  1. 安装必须的软件环境,比如 cmake、python3.10 等
  2. clone AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
  3. 修改 pip 源
  4. 反复执行 ./webui 直至安装成功
  5. 模型可以在 Civitai 下载

Whisper 模型

Whisper 模型是 OpenAI 释出的开源模型,可以用来做语音识别,据说效果非常好。它不仅可以识别语音内容,还可以根据声纹,区分不同的发言人。所以用途也很广,比如视频会议之后,可以用它生成会议的文字记录。如果再结合 ChatGPT,就可以进行内容总结、会议摘要等工作,想象空间很大。

因为开源,所以可以自己搭建服务器,据说不需要很强的计算能力,庶民可用。OpenAI 这次也放出了 Whisper API,方便用户使用。

ChatGPT 新知

中文语料少的副作用

使用英文要求 ChatGPT 创作哈姆雷特的故事,它会拒绝,因为它知道哈姆雷特,新故事如果背景差异过大,它就会拒绝。但如果用中文,因为语料不足,哈姆雷特对它来说也只是个人名,它就会很配合。

名人资料

GPT-3 会大量混淆中国名人,比如郭德纲、岳云鹏;相对来说,ChatGPT 就好很多。


现在 AI 工具与 AI 基础设施层出不穷,日新月异应接不暇,学起来既有动力也有压力。下一步希望能把所有工具的环境都搭建起来,先积累感性认识再说。

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