使用python3调用ChatGPT4的接口,示例代码如下 其他程序如java/php等调用,也可以参考如下代码哦 from openai import OpenAI def chatgpt_chat(msg): while True: try: client = OpenAI(api_key='你的API key,记得填写哦,两边的引号不要删掉') completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4-1106...
GPT-4:大规模多模态模型,输入文本,输出文本或图片。得益于丰富的常识知识,以及增强的推理能力,GPT-4 在困难任务上的性能超过了之前的所有模型。与gpt-3.5-turbo类似,GPT-4 虽然是为对话场景设计的,但是进行文本补全也游刃有余。 OpenAI 提供的 GPT-4 模型如下: 注意,GPT-4 适合于需要复杂推理的场景,在基础任务...
登录OpenAI账号,在API Keys部分复制您的API Key。 妥善保管API Key,它是您访问GPT-4 API的唯一凭证。 第5步:开发ChatGPT聊天应用 以下是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用GPT-4 API来创建一个基本的命令行聊天应用: 代码语言:python 代码运行次数:1 运行 AI代码解释 importopenai# 设置API Keyopenai.api...
第八章 ChatGPT4助力前向型神经网络建模1、BP神经网络的基本原理(人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?BP神经网络建模的本质是什么?)2、BP神经网络的Python代码实现(怎样划分训练集和测试集?为什么需要归一化?归一化是必须的吗?)3、BP神经网络参数的优化(隐含层神经...
以Python 环境为例,安装必要的依赖库: pip install openai requests 4. API 调用示例 4.1 基本调用 以下是一个简单的 Python 脚本,用于调用 ChatGPT 4.0 API 进行文本生成: print(response.choices[0].message['content']) import openai # 设置 API Key ...
4.保存微调过的模型 使用PyTorchAPI保存微调模型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ```python torch.save(model.state_dict(),'finetuned-model.pt')``` 生成文本 微调完模型后,我们可以使用它来生成与特定任务相关的文本。只需对加载已保存的模型,输入一些输入文本即可生成预测的结果。
API request 接口请求 python接口请求示例 node.js接口请求示例 curl命令示例 json格式示例 其它资料下载 ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人,它能够理解图片和文字,生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流,你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型,以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来...
4.保存微调过的模型 使用PyTorch API保存微调模型: ```python torch.save(model.state_dict(),'finetuned-model.pt') ``` 生成文本 微调完模型后,我们可以使用它来生成与特定任务相关的文本。只需对加载已保存的模型,输入一些输入文本即可生成预测的结果。
Assistant API拥有持久且无限长的线程，允许开发人员将线程状态管理移交给 OpenAI 并解决上下文窗口约束。支持检索功能，利用模型之外的知识来增强，例如专有领域数据、产品信息或用户提供的文档。支持代码解释器功能，与ChatGPT Plus中的一样，可以在沙盒执行环境中编写和运行Python代码，可以生成图形和图表，并处理具有多种...
“ChatGPT-4科研应用、论文写作、Python数据处理与机器学习及深度学习案例实战”高级培训班,旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在教学科研工作中的各种使用方法与技巧,论文写作、课题申报、实验方案、数据处理、文献搜索及论文写作的方法、AI绘图以及...