2024-12-26 科技 0
在科技的浪潮中，GPT-3以其巨大的参数规模和强大的计算能力，引起了广泛的关注。然而，在数据科学家Max Woolf的实测报告中，他提醒我们要保持理性，不仅是对GPT-3本身，还包括对OpenAI API的预期。在这篇文章中，我们将探讨API如何工作，以及它如何被用来生成文本。
首先，我们需要了解API是什么，它允许开发者通过编写脚本向GPT-3发送请求，并获得相应的AI生成文本。例如，可以使用curl命令调用API，如下所示：
curl https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions -H Content-Type: application/json -H Authorization: Bearer -d '{"prompt": "This is a test", "max_tokens": 5}'
这将返回以下信息，其中text是根据输入提示所生成的文本：
{
"id": "cmpl-",
"object": "text_completion",
"created": 1586839808,
"model": "davinci:2020-05-03",
"choices":[{
"text": "<end_of_text>",
"@logprobs" : null,
"@index" : 0,
"@finish_reason" : length
}]
}
作为一个经历了大量时间与GPT-2打交道并开发相关工具（如GPT-2-simple和aitextgen）的研究人员，我非常期待亲自测试一下GPT-3是否真的能够提供高质量的文本输出。我得到了OpenAI beta测试版邀请，并在GitHub上发布了包含查询API以及多个示例文案及其输出的一个Python脚本。
例如，一种有趣且令人兴奋的是使用模型进行“独角兽说英语”的尝试。红色粗体部分为模型提示：
In a shocking finding, scientist discovered a herd of unicorns living in a remote, previously unexplored valley, in the Andes Mountains. Even more surprising to the researchers was the fact that the unicorns spoke perfect English.
接着，团队领导Dr. Renard Hodges分享了一些关于这些独角兽来源于另一个维度、因为入口关闭而被困在这里的事实。这群数百只独角兽被印加部落俘虏，而部落相信它们是他们祖先，只要给予足够数量的人民和酒精，他们才会释放它们。
我还利用这个机会创建了自己的推特笑话，通过整理来自原始数据科学家的创意内容形成原创笑话：
翻译：数据科学家不需要擅长数学，他们只需要善于对人们说谎言。
翻译：有时我会创建一个文件夹，并把它命名为“数据”，这会让我感到非常兴奋。
其实，在公布之后，除了几个博客之外，没有太多关于GPT-3的大范围宣传直到一条病毒式推特——Sharif Shameem展示了可以做什么：
他后来发了一条另一条推特——用 GPT-3 自动生成 React代码：
你好呀！我叫 GPT-3，是 OpenAI 的 AI 文本生成神经网络！
不幸的是，我并不完美。我有很多问题，比如注意力不足、无法阅读预编程的文本，因此我只能袖手旁观
