Wprowadzenie
Modele GPT-3.5 i GPT-4 z platformy OpenAI są oparte na monitach zoptymalizowane pod kątem interfejsów konwersacyjnych. W przypadku modeli opartych na monitach użytkownik wchodzi w interakcję z modelem, wprowadzając monit tekstowy, na który model odpowiada tekstem lub ukończeniem czatu. To ukończenie jest kontynuacją tekstu wejściowego modelu.
Wprowadzasz tekst jako monit, a model generuje uzupełnianie, które próbuje dopasować dowolny kontekst lub wzorzec. Jeśli na przykład nadasz sztucznej inteligencji monit" "Jak powiedział Descartes, myślę, że dlatego", zwraca ukończenie "Jestem" z wysokim prawdopodobieństwem.
Na praktycznym poziomie modele oparte na monitach umożliwiają tworzenie aplikacji, które umożliwiają użytkownikom zadawanie pytań dotyczących modelu jako tekstu bez formularza, a model odpowiada na odpowiedź. GPT-3.5 i GPT-4 mogą nawet prowadzić konwersacje wielowrotne z użytkownikami aplikacji.
Załóżmy na przykład, że chcesz utworzyć sztuczną inteligencję, która zaleca podwyżki do ludzi na podstawie preferencji, które wprowadzają na wycieczkę. Sztuczna inteligencja może zapytać ich o atrybuty, których szukają, a następnie odpowiedzieć na podstawie danych wejściowych.
Przyjrzyjmy się bliżej tekstowi i uzupełnianiom, sposobom poprawy jakości ukończenia i utworzeniu prostej aplikacji, która może używać usługi Azure OpenAI do rozmowy z modelem w celu uzyskania zaleceń dotyczących turystyki pieszej.