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聊天 GPT-3.5 Turbo 指令

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                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });

const main = async () => {
  const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
  const response = await api.completions.create({
    prompt,
    model: 'gpt-3.5-turbo-instruct',
  });
  const text = response.choices[0].text;

  console.log('Completion:', text);
};

main();

                                        from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="",
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
)


def main():
    response = client.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo-instruct",
        prompt="""
  All of the states in the USA:
  - Alabama, Mongomery;
  - Arkansas, Little Rock;
  """,
    )

    completion = response.choices[0].text
    print(f"Completion: {completion}")


main()

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聊天 GPT-3.5 Turbo 指令

产品详情

🚀 隆重推出 GPT-3.5 Turbo 指令面向开发者和企业的强大语言模型

这 GPT-3.5 Turbo 指令 由……开发的模型 OpenAI是一款功能强大的文本语言模型，符合 GPT-3 时代的强大功能。该版本于 2023 年发布，虽然运行在传统的补全端点（而非聊天补全端点）上，但其设计旨在提高精确度。 直接指令遵循 高效 文本补全任务它是一款不可或缺的工具，旨在帮助软件开发人员和企业简化工作流程并增强人工智能驱动的应用程序。

作为一名 GPT-3.5架构该模型提供了显著的改进，使其成为需要快速、准确和与上下文相关的响应的场景的宝贵资产。

✨ 主要功能和特性

✅ 更高的精准度和安全性： 该模型利用人类反馈进行强化学习，显著降低了毒性，并提高了输出的准确性。
⚡ 简化回复： 该软件设计注重效率，提供简洁明了且相关的响应，确保对要求苛刻的应用进行高效的数据处理。
🎯 卓越的指导原则： 它基于海量训练数据的洞察，能够以惊人的精确度解释和执行复杂的指令。

🛠️ 预期应用及用例

这 GPT-3.5 Turbo 指令该模型非常适合需要快速、精准且高度相关响应的场景。它尤其适用于以下情况：

💬 虚拟助手：为智能聊天机器人和对话式人工智能提供支持，以增强用户交互。
✍️ 内容创作：自动生成各种文本内容，从文章到营销文案。
⚙️ 任务自动化：为企业和开发者提供自动化文本任务处理、优化工作流程的途径。

虽然主要针对……进行了优化英语语言任务该模型也可能对其他语言提供一些支持。

📚 技术规格与见解

建筑学

这 GPT-3.5 Turbo 指令该模型从根本上来说是基于强大的 GPT-3.5 架构构建的。它融合了旨在提升性能的关键增强功能。 指令遵循能力 并努力减少有害或不实信息的产生。

训练数据和知识截止

其全面的训练数据集涵盖了广泛的来源，包括大量的网页、各种书籍和其他在线资源。该模型的知识库更新至…… 2021年9月这一广泛的数据集使得…… GPT-3.5 Turbo 指令能够以惊人的准确性和速度处理各种各样的任务。

多样性和偏见考量

OpenAI积极解决训练数据中的多样性和潜在偏见问题。然而，正如任何如此大规模的语言模型一样，固有的偏见仍然可能存在。

绩效指标

该模型在各项基准测试中均表现出色，尤其在以下领域表现突出： 准确性、处理速度和整体稳健性与之前的版本相比，它的指令执行能力明显更强。

🔒 使用及道德准则

API集成

开发人员可以集成 GPT-3.5 Turbo 指令通过旧版 Completions 端点进行模型建模。有关具体的 API 示例和实现细节，请参阅…… OpenAI API 文档。

# 示例用法（为便于理解已简化） import openai response = openai.Completion.create( model="gpt-3.5-turbo-instruct", prompt="为一家新咖啡店写一个简短的营销口号：", max_tokens=50 ) print(response.choices[0].text.strip())

符合伦理的人工智能开发

OpenAI始终致力于以符合伦理的方式开发和部署其语言模型。我们已采取强有力的保障措施，包括先进的内容过滤机制和清晰的负责任使用指南，以降低潜在的滥用风险。

许可

这 GPT-3.5 Turbo 指令该模型可在以下情况下使用：商业许可条款。有关许可和使用权的详细信息可直接从 OpenAI 获取。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：GPT-3.5 Turbo Instruct 的主要设计用途是什么？
答：它针对直接指令执行和文本补全任务进行了优化，使其成为需要精确和简化响应的应用程序的理想选择。

Q2：GPT-3.5 Turbo Instruct 是否支持基于聊天的交互？
答：不，它与旧版 Completions 端点兼容，但并非为 GPT-3.5 Turbo 等模型使用的较新的 Chat Completions 端点而设计。

Q3：GPT-3.5 Turbo Instruct 的知识截止日期是什么时候？
答：该模型的训练数据包含截至 2021 年 9 月的信息。

Q4：这种模式的主要受益者是谁？
答：对于希望优化工作流程、自动化内容创建和增强虚拟助手功能的软件开发人员和企业来说，它将特别有价值。

Q5：它与之前的 GPT-3 模型有何不同？
答：它在指令执行、减少有害输出等方面进行了关键改进，并且在准确性和速度方面普遍表现出优异的性能。

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