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面向 Python 开发人员的 OpenAI GPT

该存储库包含 OpenAI GPT for Python Developers 中使用的代码和其他资源。

关于

您将从本指南中获得的知识将适用于当前的 GPT 模型系列（GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 等），并且也可能与 GPT-5 相关（如果它是）释放。

OpenAI 提供 API（应用程序编程接口）来访问其 AI。 API 的目标是通过为所有版本创建通用接口来抽象底层模型，从而允许用户使用 GPT，无论其版本如何。

本指南旨在提供全面的分步教程，介绍如何通过此 API 在项目中使用 GPT-3.5 和 GPT-4。它还涵盖其他模型，例如 Whisper 和 Text-to-Speech。

如果您正在开发聊天机器人、AI 助手或利用 AI 生成的数据的 Web 应用程序，本指南将帮助您实现目标。

如果您对 Python 编程语言有基本的了解，并且愿意学习一些额外的技术，例如使用 Pandas Dataframes 和一些 NLP 方法，那么您就拥有开始使用 OpenAI 工具构建智能系统所需的所有工具。

请放心，您无需成为数据科学家、机器学习工程师或人工智能专家即可理解和实施本指南中介绍的概念、技术和教程。提供的解释简单易懂，包含简单的 Python 代码、示例和实践练习。

本指南强调实用的动手学习，旨在帮助读者构建实际应用程序。它以示例为导向，提供了大量实际示例，帮助读者理解概念并将其应用到现实生活场景中来解决现实问题。

在学习之旅结束时，您将开发出以下应用程序：

• 经过微调的特定领域聊天机器人。
• 具有记忆和上下文的智能对话系统。
• 使用 RAG 和其他技术的语义现代搜索引擎。
• 根据您的口味智能推荐咖啡系统。
• 协助执行 Linux 命令的聊天机器人助手
• 微调的新闻类别预测系统。
• 人工智能对人工智能的自主讨论系统，用于模拟类人对话或解决问题
• 基于人工智能的心理健康教练接受过大量心理健康对话数据集的培训
• 还有更多！

通过阅读本指南并遵循示例，您将能够：

• 了解可用的不同模型，以及如何以及何时使用每种模型。
• 生成用于各种目的的类人文本，例如回答问题、创建内容和其他创造性用途。
• 控制 GPT 模型的创造力并采用最佳实践来生成高质量的文本。
• 转换和编辑文本以执行翻译、格式化和其他有用的任务。
• 使用各种参数和选项（例如 max_tokens、温度、top_p、n、stream、logprobs、stop、presence_penalty、Frequency_penalty、best_of 等）优化 GPT 模型的性能。
• 使用 API 时，进行词干提取、词形还原并降低成本。
• 了解上下文填充、链接并练习即时工程。
• 实现具有记忆和上下文的聊天机器人。
• 创建预测算法和零样本技术并评估其准确性。
• 理解、练习和改进小样本学习。
• 了解微调并利用其力量创建您自己的微调模型。
• 了解并使用微调最佳实践
• 使用 GPT 练习训练和分类技术。
• 了解嵌入以及 Tesla 和 Notion 等公司如何使用它。
• 了解并实施语义搜索、RAG 以及其他高级工具和概念。
• 将矢量数据库（例如：Weaviate）与您的智能系统集成。-