目录

前言

概念定义

1. Chat Completions API

2. JSON mode

3. Reproducible outputs

未完成内容包括

前言

        此篇文章基于OpenAI 官方文档，用中文的方式为大家讲解 Text generation models(文本生成模型)，有需要的朋友可以收藏方便后续的学习和使用

概念定义

        什么是 Text generation models 

        OpenAI的文本生成模型（通常称为生成式预训练变换器或大型语言模型）经过训练，能够理解自然语言、代码和图像。这些模型根据输入生成文本输出。输入给这些模型的文本也被称为“提示词”（prompts）。设计提示词实际上就是如何“编程”大型语言模型，通常通过提供指令或一些成功完成任务的示例来实现。

1. Chat Completions API

        Chat模型以消息列表作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。虽然聊天格式旨在使多轮对话变得简单，但它同样适用于没有任何对话的单轮任务。

一个示例的Chat Completions API调用如下所示：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
    {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
    {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
  ]
)

 要了解更多信息，可以查看Chat API的完整API参考文档。

主要的输入是messages参数。messages必须是一个消息对象的数组，其中每个对象都有一个角色（