Einführung

Abgeschlossen

Die Modelle GPT-3.5 und GPT-4 von OpenAI basieren auf Eingabeaufforderungen, die für Konversationsschnittstellen optimiert sind. Bei prompt-basierten Modellen interagiert der Benutzer mit dem Modell, indem er einen Textprompt eingibt, auf den das Modell mit einer Text- oder Chatvervollständigung antwortet. Diese Vervollständigung ist die Fortsetzung des Eingabetexts durch das Modell.

Sie geben einen Text als Äußerung ein, und das Modell generiert eine Vervollständigung, die versucht, dem von Ihnen angegebenen Kontext oder Muster zu entsprechen. Wenn Sie der KI z. B. die Aufforderung „Wie Descartes sagte, denke ich, also“ geben, wird sie mit hoher Wahrscheinlichkeit die Vervollständigung „bin ich“ zurückgeben.

Auf praktischer Ebene ermöglichen die prompt-basierten Modelle die Entwicklung von Anwendungen, die es Benutzern ermöglichen, Fragen zum Modell als Freiformtext zu stellen, und das Modell gibt die Antwort. GPT-3.5 und GPT-4 sind sogar in der Lage, mehrteilige Unterhaltungen mit den Benutzern Ihrer Anwendung zu führen.

Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie möchten eine KI erstellen, die Menschen Wanderungen empfiehlt, die auf den Vorlieben basieren, die sie für die Wandung eingeben. Die KI könnte sie fragen, nach welchen Attributen sie suchen, und dann basierend auf ihrer Eingabe antworten.

Sehen wir uns sowohl Text als auch Vervollständigungen genauer an, um zu erfahren, wie Sie die Vervollständigungsqualität verbessern und eine einfache Anwendung erstellen können, die Azure OpenAI zum Chatten mit dem Modell verwenden kann, um Wanderempfehlungen zu erhalten.