NLP--ChatGPT的API参数总结【实践】

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文章目录

• 前言
• ChatGPT
• • 模型
  • • 检索模型
    • GPT-4
    • GPT-3.5
    • GPT-3
    • 模型比较
  • Completion
  • ChatCompletion
  • 编辑
  • 图像
  • • 创建图像
    • 图像编辑
    • 图像变换
  • 嵌入
  • 声音
  • • 声音转录
    • 翻译
  • 文件
  • • 列出文件
    • 上传文件
    • 删除文件
    • 查看文件
    • 查看文件内容
  • 微调
  • • 创建微调
    • 微调列表
    • 检索微调
    • 取消微调
    • 列出微调事件
    • 删除微调模型
• 总结

前言

对ChatGPT的API参数进行了总结，对每个参数进行了分析，也对整个OpenAI的模型进行了分析，希望你在调用ChatGPT的API，完成个性化任务时，能够快速进行开发。
PS：要想正常调用ChatGPT的API，需要开启魔法，最好将你的魔法地区选为US区域

ChatGPT

• temperature：预测置信度，是一个介于 0 和 1 之间的值，基本上可以控制模型在进行这些预测时的置信度。降低值，意味着它将承担更少的风险，并且完成将更加准确和确定。升高值将导致更多样化的完成。

  通常最好为所需输出明确定义的任务设置低temperature。高temperature对于需要多样性或创造力的任务可能很有用

• 单个请求（prompt和completion）中处理的Token总数不能超过模型的最大上下文长度。对于大多数模型，这是 4,096 个token或大约 3,000 个单词。对于普通英文文本，一个标记通常对应于 ~4 个字符的文本。这相当于大约 ¾ 个单词（因此 100 个token = = = 75 个单词）

• openai分词可视化

模型

列出并描述 API 中可用的各种模型，并提供有关每个模型的基本信息，例如所有者和可用性

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Model.list()

检索模型

查看某个模型信息

API参数：

• model：string，必填

  查询的模型ID

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Model.retrieve("text-davinci-003")

功能	模型ID
聊天/completions	gpt-4, gpt-4-0314, gpt-4-32k, gpt-4-32k-0314, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0301
completions	text-davinci-003, text-davinci-002, text-curie-001, text-babbage-001, text-ada-001
编辑（文本、代码）	text-davinci-edit-001, code-davinci-edit-001
音频/转录	whisper-1
音频/翻译	whisper-1
微调	davinci, curie, babbage, ada
嵌入	text-embedding-ada-002, text-search-ada-doc-001
审核	text-moderation-stable, text-moderation-latest

GPT-4

GPT-4 是一个大型多模态模型（现在接受文本输入并发出文本输出，将来会出现图像输入），由于其更广泛的常识和高级推理，它可以比以前的任何模型更准确地解决难题能力。

Model	Prompt	Completion
8K context	$0.03 / 1K tokens	$0.06 / 1K tokens
32K context	$0.06 / 1K tokens	$0.12 / 1K tokens

模型ID	描述	最大Token数	训练数据
gpt-4	比任何 GPT-3.5 模型都更强大，能够执行更复杂的任务，并针对聊天进行了优化。将使用最新的模型迭代进行更新。	8,192 个代币	截至 2021 年 9 月
gpt-4-0314	2023 年 3 月 14 日的快照。与gpt-4不同的是，此模型不会收到更新，并且会在新版本发布后 3 个月后弃用。	8,192 个代币	截至 2021 年 9 月
gpt-4-32k	与gpt-4模式有相同的功能，但上下文长度是其 4 倍。将使用最新的模型迭代进行更新。	32,768 个代币	截至 2021 年 9 月
gpt-4-32k-0314	2023 年 3 月 14 日的快照。与gpt-4-32k不同的是，此模型不会收到更新，并且会在新版本发布后 3 个月后弃用。	32,768 个代币	截至 2021 年 9 月

对于许多基本任务，GPT-4 和 GPT-3.5 模型之间的差异并不显着。然而，在更复杂的推理情况下，GPT-4 比之前的任何模型都更有能力。

GPT-3.5

GPT-3.5 模型可以理解并生成自然语言或代码。在 GPT-3.5 系列中功能最强大且最具成本效益的模型gpt-3.5-turbo已针对聊天进行了优化，但也适用于传统的完成任务。

模型ID	描述	最大Token数	训练数据
gpt-3.5-turbo	功能最强大的 GPT-3.5 模型，并针对聊天进行了优化，成本仅为text-davinci-003的1/10. 将使用最新的模型迭代进行更新。	4,096 个token	截至 2021 年 9 月
gpt-3.5-turbo-0301	2023 年 3 月 1 日的快照。与 gpt-3.5-turbo不同的是，此模型不会收到更新，并且会在新版本发布 3 个月后弃用。	4,096 个token	截至 2021 年 9 月
text-davinci-003	比curie、babbage或 ada 模型更好的质量、更长的输出和一致的指令来完成任何语言任务。还支持在文本中插入补全。	4,097 个token	截至 2021 年 6 月
text-davinci-002	与text-davinci-003有类似的能力，但是通过有监督的微调训练的，而不是强化学习	4,097 个token	截至 2021 年 6 月
code-davinci-002	针对代码完成任务进行了优化	8,001 个token	截至 2021 年 6 月

GPT-3

GPT-3 模型可以理解和生成自然语言。这些模型被更强大的 GPT-3.5 代模型所取代。但是，原始 GPT-3 基本模型（davinci、curie、ada和babbage）是当前唯一可用于微调的模型。

最新款ID	描述	最大Token数	训练数据
text-curie-001	非常有能力，比davinci更快，成本更低。	2,049 个token	截至 2019 年 10 月
text-babbage-001	能够执行简单的任务，速度非常快，成本更低。	2,049 个token	截至 2019 年 10 月
text-ada-001	能够执行非常简单的任务，通常是 GPT-3 系列中最快的型号，而且成本最低。	2,049 个token	截至 2019 年 10 月
davinci	功能最强大的 GPT-3 模型。可以完成其他模型可以完成的任何任务，而且通常质量更高。	2,049 个token	截至 2019 年 10 月
curie	非常有能力，但比davinci更快，成本更低。	2,049 个token	截至 2019 年 10 月
babbage	能够执行简单的任务，速度非常快，成本更低。	2,049 个token	截至 2019 年 10 月
ada	能够执行非常简单的任务，通常是 GPT-3 系列中最快的型号，而且成本最低。	2,049 个token	截至 2019 年 10 月

模型比较

GPT比较工具（可并排运行不同的模型来比较输出、设置和响应时间）：https://gpttools/comparisontool

Evals 是一个用于评估 LLM 和 LLM 系统的框架，也是一个开源的基准注册中心：https://github/openai/evals

Completion

给定一个prompt，该模型将返回一个或多个预测的结果，并且还可以返回每个位置的替代标记的概率

API参数：

• model：string，必填。

  模型ID

• prompt：提示语，选填，默认为<|endoftext|>。
  <|endoftext|> 是模型在训练期间看到的文档分隔符，因此如果未指定prompt，模型将生成新文档的开头。

• suffix：string，选填，默认为null。
  插入文本完成后出现的后缀

• max_tokens：int，选填，默认为16。
  完成时生成的最大token数。

• temperature：数字，选填，默认为1。
  预测置信度，是一个介于 0 和 1 之间的值，基本上可以控制模型在进行这些预测时的置信度。降低值，意味着它将承担更少的风险，并且完成将更加准确和确定。升高值将导致更多样化的完成。

• top_p：数字，选填，默认为1。
  代替temperature的方法，称为核采样，让模型考虑top_p概率的结果，如0.1只考虑前10%的结果（此参数与temperature两者用其一就好）

• n：int，选填，默认为1。
  为每个提示生成多少个结果。（谨慎使用，此参数会消耗token额度）

• stream：布尔值，选填，默认为Fasle。
  是否使用事件数据流格式发送

• logprobs：整数，选填，默认为null。
  最有可能的token的对数概率，最大值为5。

• echo：布尔值，选填，默认为False。
  回显提示。

• stop：string或者数组，选填，默认为null。
  API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列。返回的文本将不包含停止序列

• presence_penalty：数字，选填，默认为0。
  存在惩罚，-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记，从而增加模型谈论新主题的可能性。

• frequency_penalty：数字，选填，默认为0。
  频率惩罚，-2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据新标记在文本中的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型逐字重复同一行的可能性。

  频率和存在惩罚可用于降低对令牌的重复序列进行采样的可能性。他们通过添加贡献直接修改 logits（非标准化对数概率）来工作。

• best_of：数字，选填，默认为1。
  生成结果并返回“最佳”（每个结果具有最高对数概率的那个）。无法流式传输结果。与n一起使用时，best_of控制候选完成的数量并n指定要返回的数量 ，best_of必须大于n。

  （谨慎使用，此参数会消耗token额度，并确保您对max_tokens和进行了合理的设置stop。）

• logit_bias：map，选填，默认为null。
  修改指定标记出现在完成中的可能性。

  接受一个 json 对象，该对象将token（由 GPT 分词器中的token ID 指定）映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。您可以使用此分词器工具（适用于 GPT-2 和 GPT-3）来转换文本到token ID。从数学上讲，偏差会在采样之前添加到模型生成的对数中。确切的效果因模型而异，但 -1 和 1 之间的值应该会减少或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该导致相关token的禁止或独占选择。例如，您可以传递{"50256": -100}以防止生成 <|endoftext|> 标记

• user：string，选填。
  最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="Say this is a test",
  max_tokens=7,
  temperature=0
)

ChatCompletion

Model	Usage
gpt-3.5-turbo	$0.002 / 1K tokens

相比Completion，参数将prompt换成了message，其他都不变

• message：数组，必填
  • role：string，必填。
    这条消息的角色，system, user, assistant
  • content：string，必填。
    信息内容
  • name：string，选填。
    使用者名字，包含az、AZ、0-9 和下划线，最大长度为 64 个字符

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ]
)

print(completion.choices[0].message)

编辑

给定prompt和instruction，模型将返回提示的编辑版本

API参数：

• model：string，必填
  模型ID，text-davinci-edit-001 or code-davinci-edit-001
• input：string，选填，默认为“”
  用于编辑的文本
• instruction：string，必填
  操作说明，告诉模型如何编辑输入的指令
• n：整数，选填，默认为1
  为输入和指令生成多少个
• temperature：数字，选填，默认为1。
  预测置信度，是一个介于 0 和 1 之间的值，基本上可以控制模型在进行这些预测时的置信度。降低值，意味着它将承担更少的风险，并且完成将更加准确和确定。升高值将导致更多样化的完成。
• top_p：数字，选填，默认为1。
  代替temperature的方法，称为核采样，让模型考虑top_p概率的结果，如0.1只考虑前10%的结果（此参数与temperature两者用其一就好）

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Edit.create(
  model="text-davinci-edit-001",
  input="What day of the wek is it?",
  instruction="Fix the spelling mistakes"
)

# 结果
{
  "object": "edit",
  "created": 1589478378,
  "choices": [
    {
      "text": "What day of the week is it?",
      "index": 0,
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 32,
    "total_tokens": 57
  }
}

图像

Resolution	Price
1024×1024	$0.020 / image
512×512	$0.018 / image
256×256	$0.016 / image

创建图像

API参数：

• prompt：string，必填。
  要生成的图像的文本描述，最大长度为1000个字符

• n：整数，选填，默认为1。
  要生成的图像数量，介于1和10之间

• size：string，选填，默认为1024 x 1024

  生成图像的大小。三种尺寸：256 x 256、512 x 512、1024 x 1024

• response_format：string，选填，默认是url.

  响应格式，生成的图像返回的格式。url或者b64_json

• user：string，选填。
  代表用户的唯一标识，帮助OpenAI监控和检测

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Image.create(
  prompt="A cute baby sea otter",
  n=2,
  size="1024x1024"
)

图像编辑

在给定原始图像和提示的情况下创建编辑或扩展图像。

相比图像创建，多了两个必要参数image和mask，其他都一样

API请求参数：

• image：string，必填
  要编辑的图像。必须是有效的 PNG 文件，小于 4MB，并且是方形的。如果未提供mask，图像必须具有透明度，将用作mask。

• mask：string，必填

  附加图像，其完全透明区域（例如，alpha 为零的区域）指示image应编辑的位置。必须是有效的 PNG 文件，小于 4MB，和image一样

图像变换

将给定的图像进行修改，变体

api参数和图像创建一样

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Image.create_variation(
  image=open("otter.png", "rb"),
  n=2,
  size="1024x1024"
)

嵌入

用于表述文本的嵌入向量

Model	Usage
Ada v2	$0.0004 / 1K tokens
Ada v1	$0.0040 / 1K tokens
Babbage v1	$0.0050 / 1K tokens
Curie v1	$0.0200 / 1K tokens
Davinci v1	$0.2000 / 1K tokens

API请求参数：

• model：string，必填
  使用的模型ID
• input：string或array，必填
  输入文本以获取嵌入，编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入，请传递一个字符串数组或token数组。每个输入的长度不得超过 8192 个token。
• user：string，选填
  代表用户的唯一标识，帮助OpenAI监控和检测

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Embedding.create(
  model="text-embedding-ada-002",
  input="The food was delicious and the waiter..."
)

嵌入通常用于：

• 搜索（结果按与查询字符串的相关性排序）
• 聚类（其中文本字符串按相似性分组）
• 推荐（推荐具有相关文本字符串的项目）
• 异常检测（识别出相关性很小的异常值）
• 多样性测量（分析相似性分布）
• 分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）

嵌入是浮点数的向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。

声音

将声音转换为文本

Model	Usage
Whisper	$0.006 / minute （四舍五入到最接近的秒数）

声音转录

API参数：

• file：string，必填
  要转换的音频文件，格式有：MP3、MP4、mpeng、mpga、m4a、wav、webm。文件上传目前限制为 25 MB
• model：string，必填
  模型ID，当前仅可用whisper-1
• prompt：string，选填
  可选文本，用于指导模型的风格或继续之前的音频片段
• response_format：string，选填，默认json
  输出的格式，采用以下选项之一：json、text、srt、verbose_json 或 vtt。
• temperature：数字，选填，默认为0
  预测置信度，是一个介于 0 和 1 之间的值，基本上可以控制模型在进行这些预测时的置信度。降低值，意味着它将承担更少的风险，并且完成将更加准确和确定。升高值将导致更多样化的完成。
• language：string，选填
  输入音频的语言。以ISO-639-1格式提供输入语言将提高准确性和延迟。

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
audio_file = open("audio.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)

翻译

将音频翻译为英文

API参数没有language，其他和转录参数一样。

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
audio_file = open("german.m4a", "rb")
transcript = openai.Audio.translate("whisper-1", audio_file)

基础模型针对98种语言进行训练的

文件

文件用于上传与微调一起使用的文档

列出文件

返回属于用户组织的文件列表（前提是你上传过，否则为空）

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.File.list()

上传文件

上传包含要跨各种功能使用的文档文件。目前，一个组织上传的所有文件的大小最大可达 1 GB。

API参数：

• file：string，必填。

  要上传的JSON 行文件的名称。

  如果purpose设置为“微调”，则每一行都是一个 JSON 记录，其中包含代表您的训练示例的“prompt”和“completion”字段。

• purpose：string，必填。
  上传文件的目的
  使用fine-tune为了微调。验证上传文件的格式

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.File.create(
  file=open("mydata.jsonl", "rb"),
  purpose='fine-tune'
)

删除文件

参数：

• file_id：string，必填

  请求文件的ID

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.File.delete("file-XjGxS3KTG0uNmNOK362iJua3")

查看文件

返回文件的信息

参数：

• file_id：string，必填
  请求文件的ID

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.File.retrieve("file-XjGxS3KTG0uNmNOK362iJua3")

查看文件内容

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
content = openai.File.download("file-XjGxS3KTG0uNmNOK362iJua3")

微调

微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage和ada

Model	Training	Usage
Ada	$0.0004 / 1K tokens	$0.0016 / 1K tokens
Babbage	$0.0006 / 1K tokens	$0.0024 / 1K tokens
Curie	$0.0030 / 1K tokens	$0.0120 / 1K tokens
Davinci	$0.0300 / 1K tokens	$0.1200 / 1K tokens

创建微调

创建一个从给定数据集微调指定模型

API参数：

• training_file：string，必填
  训练数据的上传文件的ID（可参考上面上传文件）
  数据集必须格式化为 JSONL 文件，其中每个训练示例都是一个带有键为“prompt”和“completion”的 JSON 对象。此外，您必须上传带有目的的文件fine-tune

• validation_file：string，选填。
  验证数据的上传文件的ID
  如果有文件，该数据将用于在微调期间定期生成验证指标。这些指标可以在微调结果文件中查看。训练和验证数据应该是互斥的。
  数据集必须格式化为 JSONL 文件，其中每个训练示例都是一个带有键为“prompt”和“completion”的 JSON 对象。此外，您必须上传带有目的的文件fine-tune

• model：string，选填，默认为curie
  微调的基本模型的名称。您可以选择“ada”、“babbage”、“curie”、“davinci”或 2022-04-21 之后创建的微调模型之一.

• n_epochs：整数，选填，默认为4.
  训练模型的周期数

• batch_size：整数，选填，默认为null
  用于训练的批量大小。批量大小是用于训练单个前向和后向传递的训练示例数。
  默认情况下，批量大小将动态配置为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256 - 通常，我们发现较大的批量大小往往更适合较大的数据集。

• learning_rate_multiplier：数字，选填，默认为null

  用于训练的学习率乘数。微调学习率是用于预训练的原始学习率乘以该值。

  默认情况下，学习率乘数是 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size（较大的学习率往往在较大的批量大小下表现更好）。建议使用 0.02 到 0.2 范围内的值进行试验，以查看产生最佳结果的值。

• prompt_loss_weight：数字，选填，默认为0.01

  用于prompt token损失的权重。这控制了模型尝试学习生成提示的程度（与权重始终为 1.0 的completion相比），并且可以在完成较短时为训练增加稳定效果。

  如果prompt非常长（相对于completions），则减少此权重以避免过度优先learning the prompt可能是有意义的。

• compute_classification_metrics：布尔值，选填，默认为False
  如果设置，我们将在每个周期结束时使用验证集计算特定于分类的指标，例如准确率和 F-1 分值。可以在结果文件中查看这些指标。
  为了计算分类指标，您必须提供一个 validation_file. 此外，您必须指定classification_n_classes多类分类或 classification_positive_class二元分类。

• classification_n_classes：整数，选填，默认为null
  分类任务中的类数（多分类需此参数）

• classification_positive_class：string，选填，默认为null
  二元分类中的正类
  进行二元分类时，需要指标用此参数生成精确率、召回率和F1

• classification_betas：array，选填，默认为null

  如果提供，我们将计算指定 beta 值的 F-beta 分数。F-beta 分数是 F-1 分数的推广。这仅用于二进制分类。

  当 beta 为 1（即 F-1 分数）时，精确率和召回率被赋予相同的权重。Beta 分数越大，召回率越高，精确率越低。Beta 分数越小，精确度越重要，召回率越低。

• suffix：string，选填，默认为null
  最多40个字符的字符串，将添加到微调模型名称中
  例如：suffix"custom-model-name”的会生成ada:ft-your-org:custom-model-name-2022-02-15-04-21-04.

微调列表

列出微调

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.FineTune.list()

检索微调

获取有关微调的信息

参数：

• fine_tune_id：string，必填
  微调任务的ID

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.FineTune.retrieve(id="ft-AF1WoRqd3aJAHsqc9NY7iL8F")

取消微调

取消正在进行的微调任务

参数：

• fine_tune_id：string，必填
  要取消的微调任务的ID

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.FineTune.cancel(id="ft-AF1WoRqd3aJAHsqc9NY7iL8F")

列出微调事件

获取微调任务的细粒度状态更新

参数：

• id：string，必填
  要获取的微调任务的ID

• stream：布尔值，选填，默认为False

  是否为微调作业流式传输事件。 如果设置为 true，事件将在可用时作为纯数据服务器发送事件发送。data: [DONE]当作业完成（成功、取消或失败）时，流将终止并显示一条 消息。

  如果设置为 false，则只返回到目前为止生成的事件。

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.FineTune.list_events(id="ft-AF1WoRqd3aJAHsqc9NY7iL8F")

删除微调模型

删除微调模型。在组织中用于所有者角色

参数：

• model：string，必填

  要删除的模型名称

import os
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.Model.delete("curie:ft-acmeco-2021-03-03-21-44-20")

总结

以上便是关于ChatGPT的各项任务下的参数以及模型的分析。
以上是我个人在学习过程中的记录所学，希望对正在一起学习的小伙伴有所帮助！！！
如果对你有帮助，希望你能一键三连【关注、点赞、收藏】！！！

本文标签： 参数NLPchatGPTAPI