相比Completion模型，Chat Completion模型在大量对话预料上进行了微调训练，并且在模型内部新增了system、user...
OpenAI的Chat类API和Completion类API都是自然语言生成模型的接口,但它们的用途和应用场景略有不同。 Chat类:专为生成对话和聊天场景而设计。Chat类接口生成的文本通常会更具有人类对话的风格和语调,可以用于智能客服、聊天机器人等场景,以及在日常聊天中帮助用户自动生成回复。 Completion类:是一个通用的自然语言生成接口...
OpenAI的ChatCompletion和Completion都是自然语言生成模型的接口,但它们的用途和应用场景略有不同。 总之: ChatCompletion适用于生成对话和聊天场景的文本, Completion则适用于更为广泛的自然语言生成场景。 使用例子 由于两个的接口参数基本一致,我们这里就只通过例子介绍不一样的,通用部分请看:OpenAI.Completion.create 接...
通过API的分类可以看出,Chat和Completion类API其实差别不大,通过不同的prompt可以达到相似的效果。只是Chat为对话显示定义了三个新角色:system、user、assistant。 同时为了达到多轮对话的目的,用户需要自行维护上下文。当上下文token数量超过了目前API可处理的最大数量时,用户应该递归的总结、截断上下文。 另外还有一点,Chat...
OpenAI的Chat类与Completion类的区别 OpenAI的Chat类API和Completion类API都是自然语言生成模型的接口，但它们的用途和应用场景略有不同。一、聊天模型（Chat completion）调用的接口：功能：专为生成对话和聊天场景而设计的模型。根据给定的聊天对话作为输入，返回一个模型生成的消息作为输出。请求参数：python...
总的来说,我认为从长远来看,/chat/completions终点才是出路。 oma*_*oud 5 这里的其他答案很有帮助,我认为这chat_completion只是一个更高级别的 api (将消息历史记录与最新的“用户”消息连接起来,将整个内容制定为 json,然后在其completion上执行一个停止标准,以防完成超出“助理”的消息并开始以“用户”身份交...
OpenAI的聊天补全（Chat completion）是一种基于机器学习的自然语言处理技术，可以根据用户输入的聊天内容，自动补全下一句话或下几句话，以达到更加自然流畅的聊天体验。OpenAI的聊天补全技术采用了深度学习模型，如GPT-3，它可以从大量的语料库中学习和理解语言的规律和结构，从而生成高质量、连贯的聊天内容。OpenAI的...
您上面问题中的代码有错误。**Chat Completions API不像Completions API那样有prompt参数。**相反，它有...
这个错误通常是由OpenAI API的版本不匹配引起的。可以尝试更新OpenAI API的版本,或者使用正确的模块(比如如果想要使用ChatCompletion,需要使用“openai.Completion”模块)。以下是使用正确模块的代码示例: import openai openai.api_key = "YOUR_SECRET_KEY" prompt = "Hello, my name is" completion = openai.Completi...