Cách sử dụng GPT-3 với Python

CopyAI dùng nó để tạo nội dung cho các trang web, blog, quảng cáo, email và mạng xã hội. Lex dùng GPT-3 để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, và Replier để tạo câu trả lời cho đánh giá của khách hàng. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng mô hình GPT-3 của OpenAI với Python để bắt đầu xây dựng ứng dụng AI của mình.

GPT-3 là gì?

GPT-3 của OpenAI là một mô hình học máy thế hệ thứ ba với hơn 175 tỷ tham số, gần như t làoàn bộ internet. Điều này mang lại cho nó khả năng trả lời nhiều loại câu hỏi và thực hiện các tác vụ vốn mất nhiều công sức thủ công.

Open AI đã phát triển một mô-đun Python chứa các lớp tương thích được xác định trước để tương tác với các API của nó. Để cài đặt nó trên hệ thống, hãy mở một terminal và chạy:

pip install openai

Nếu bạn chưa rõ GPT-3 có khả năng gì, thì bạn có thể khám phá một số cách sử dụng GPT-3 một cách sáng tạo trong OpenAI Playground .

Tạo khóa API

Bạn cần tạo khóa API để sử dụng GPT-3 với Python. Để xem khóa API , hãy làm theo các bước sau:

1. Đăng ký một tài khoản trên trang OpenAI. Chọn loại tài khoản là Cá nhân/Personal.
2. Nhấp vào hồ sơ của bạn và chọn nút Xem khóa API/View API Keys.

   

3. Nhấp vào Tạo khóa bí mật mới/Create new secret key để tạo khóa API của bạn.

   

4. Sao chép khóa API và giữ nó ở vị trí an toàn vì bạn sẽ không thể xem lại nó.

API GPT-3 của OpenAI tính phí bạn dựa trên số lượng token (từ) bạn sử dụng để tương tác với nó. May mắn là OpenAI cho phép dùng $18 miễn phí trong ba tháng đầu tiên, vì vậy bạn có cơ hội khám phá và thử nghiệm theo nhu cầu của mình.

Xây dựng chương trình Python để sử dụng API GPT-3

Khi đã có quyền truy cập vào API, bạn có thể xây dựng một chương trình Python để giao tiếp bằng cách dùng nó. Bắt đầu bằng cách nhập mô-đun OpenAI. Xác định một hàm, askGPT(), lấy text làm đối số đầu vào. Văn bản sẽ chứa truy vấn bạn sẽ hỏi GPT-3. Sao chép khóa API đã tạo trước đó và khởi chạy nó.

import openai

def askGPT(text):
    openai.api_key = "your_api_key"

Tạo một yêu cầu bằng cách xác định các tham số sau:

• engine: Model mà bạn muốn sử dụng cho yêu cầu của mình. Davinci là mô hình đáng tin cậy nhất, được đào tạo theo dữ liệu cho đến tháng 10 năm 2019.
• prompt: Prompt là tập hợp các từ bạn hỏi dưới dạng câu hỏi để tạo phản hồi từ API.
• temperature: Đặt mức độ chuyên nghiệp hoặc sáng tạo cho phản hồi bạn mong muốn. Với các giá trị thấp hơn, bạn sẽ nhận được câu trả lời tập trung và ngắn gọn hơn. Với các giá trị cao hơn, bạn sẽ nhận được câu trả lời sáng tạo hơn. 0,6 là một điểm cân bằng tốt.
• max_tokens: Số từ tối đa trong phản hồi được tạo. Bạn có thể đặt con số này là 2.048 từ.

Ví dụ: đây là cách bạn có thể gửi yêu cầu và lưu trữ phản hồi:

    response = openai.Completion.create(
        engine = "text-davinci-003",
        prompt = text,
        temperature = 0.6,
        max_tokens = 150,
    )

Hiển thị phản hồi của GPT-3 bằng cách truy xuất tham số văn bản của kết quả đầu tiên:

    return print(response.choices[0].text)

Để gọi hàm này, hãy xác định một hàm chính và một vòng lặp vô hạn. Yêu cầu người dùng nhập câu hỏi và chuyển câu hỏi đó tới hàm askGpt() .

def main():
    while True:
        print('GPT: Ask me a question\n')
        myQn = input()
        askGPT(myQn)

main()

Ghép tất cả lại với nhau và sử dụng AI để trả lời câu hỏi của bạn.

Đầu ra của chương trình Python hỗ trợ GPT-3

Khi chương trình chạy, nó sẽ yêu cầu bạn nhập một câu hỏi. Khi nhập lời nhắc “Hãy viết một bài thơ 5 dòng về việc Người sắt là siêu anh hùng vĩ đại nhất như thế nào”, chương trình đã cho ra kết quả như sau:

Bạn có thể sử dụng GPT-3 như một chatbot sẽ cung cấp cho bạn những câu trả lời giá trị cho mọi lời nhắc (prompt). Bạn có thể tạo các bài thơ, kịch bản, câu chuyện, tiểu luận, tiêu đề, v.v. Bạn thậm chí có thể tóm tắt các đoạn văn bản dài, tạo code, trò chuyện trong một khoảng thời gian vô hạn…

Tuy nhiên, API được lưu trữ trên đám mây, mất phí và cần tinh chỉnh nhiều hơn. Với việc phát hành GPT-3.5 trên thị trường, người dùng sẽ mong đợi nó chính xác hơn và có ít sai lệch hơn so với các phiên bản trước.

Tìm hiểu các khóa học lập trình của FUNiX tại đây:

Vân Nguyễn

Dịch từ: https://www.makeuseof.com/openai-launches-gpt-4-artificial-intelligence-model/