ChatGPT不用介绍了。自从1月份开始到现在，火的不得了。网络上也充斥着各种教程，甚至还有号称是ChatGPT国内版的。那么ChatGPT到底有么有开放的API接口，那些打着ChatGPT的应用到底是如何实现的呢？其实，国内环境虽然无法访问ChatGPT，但可以访问openai啊。打开openai就可以看到关于ChatGPT的介绍。题外话：openai花重金购买了ai.com。访问ai.com，直接跳转到了ChatGPT页面，非常方便。目录关于ChatGPT演示实现代码创建项目引用MASA.Blazor安装OpenAISDK依赖实现界面实现问答完整文件下载关于ChatGPT关于ChatGPT
全文共8500余字，预计阅读时间约17~30分钟|满满干货(附代码)，建议收藏！代码下载点这里一、Completions与ChatCompletions基本概念经过海量文本数据训练的大模型会在全量语义空间内学习语法关系和表达风格，并通过某些微调过程使得其能够更好的向人类意图对齐，模型在进行预测时，本质上是根据输入（也就是提示）来预测对应的文字输出，GPT模型作为以transformer为框架的生成式预训练大语言模型，这是它最基本的功能。在大语言模型领域，这种根据提示来预测对应的文字输出的过程，被称为Completion，中文译为“补全”。能够完成Completion过程的模型，则被成为Comp
5分钟快速认识ChatGPT、Whisper、Transformer、GAN什么是ChatGPT?什么是Whisper?什么是GenerativePre-trainedTransformer架构？什么是自然处理语言NLP的Transformer架构？什么是人工智能的GenerativeAdversarialNetworks？简介：本文通过OpenAI的ChatGPT快速认识ChatGPT、Whisper、Transformer、GAN。什么是ChatGPT?ChatGPT是一个基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技术的聊天型人工智能模型。GPT是由Op
前言众所周知，使用openAIAPI在国内访问体验并不佳，经常遇到访问较慢或者访问失败的问题。本文着重讲讲怎么解决这个问题，让我们日常开发和使用能够更方便的体验到AI带来的便利为了帮大家省钱，也为了方便操作，实现这套方案只需要以下这三样东西一个可使用的OpenAIkey一个可以正常访问的域名GitHub账号（用来登录Vercel）一个key如果是自己注册话，就几块钱而已，域名也有几块钱一年的，加起来这套方案便宜的话成本就十几块钱。一顿饭钱就可以实现国内快速访问了，这不心动吗？这套方案的核心代码就是将请求进行转发{"rewrites":[{"source":"/","destination":"
如图；国内通过调用openai接口进行互动，实现图文互动/文本互动 注意：请求人数较多，需要等待 1、🔔获取ApiKey注册OpenAI账号，获取你的ApiKey，过程略。2、💬聊天接口⚠️不再推荐使用本接口，后面将废弃。接口地址(POST请求)POSThttps://api.openai.com/pro/chat/completions请求参数参数名类型长度必须备注apiKeyString64是OpenAI的ApiKeysessionIdString64是会话ID，关联上下文，推荐使用UUID作为sessionIdcontentString1000是发送的内容请求示例（Content-T
如图；国内通过调用openai接口进行互动，实现图文互动/文本互动 注意：请求人数较多，需要等待 1、🔔获取ApiKey注册OpenAI账号，获取你的ApiKey，过程略。2、💬聊天接口⚠️不再推荐使用本接口，后面将废弃。接口地址(POST请求)POSThttps://api.openai.com/pro/chat/completions请求参数参数名类型长度必须备注apiKeyString64是OpenAI的ApiKeysessionIdString64是会话ID，关联上下文，推荐使用UUID作为sessionIdcontentString1000是发送的内容请求示例（Content-T
源码下载地址：https://gitee.com/haoyachengge/chatgpt-speed.githeader('Content-Type:text/event-stream'); header('Cache-Control:no-cache'); header('Connection:keep-alive'); header('X-Accel-Buffering:no'); $apiKey=config("open.apiKey"); $apiUrl=config("open.apiHost").'/v1/chat/completions';//提问数据$message=$r
系列目录【SpringCloudAlibaba】（一）微服务介绍及Nacos注册中心实战【SpringCloudAlibaba】（二）微服务调用组件Feign原理+实战【SpringCloudAlibaba】（三）OpenFeign扩展点实战+源码详解本文目录系列目录前言SpringCloud与Dubbo的关系Dubbo架构一、项目说明二、新建父工程gg-parent1.pom.xml依赖二、API接口包gg-api1.数据传输对象DTO2.接口服务Service3.pom.xml依赖三、服务提供方gg-chatgpt1.pom.xml依赖2.application.properties3.接
系列目录【SpringCloudAlibaba】（一）微服务介绍及Nacos注册中心实战【SpringCloudAlibaba】（二）微服务调用组件Feign原理+实战【SpringCloudAlibaba】（三）OpenFeign扩展点实战+源码详解本文目录系列目录前言SpringCloud与Dubbo的关系Dubbo架构一、项目说明二、新建父工程gg-parent1.pom.xml依赖二、API接口包gg-api1.数据传输对象DTO2.接口服务Service3.pom.xml依赖三、服务提供方gg-chatgpt1.pom.xml依赖2.application.properties3.接
1、数据处理 根据最近利用互联网上的网络规模文本来训练机器学习系统的趋势，我们采用了一种极简的方法来进行数据预处理。与语音识别方面的许多工作相比，我们训练Whisper模型在没有任何显著标准化的情况下预测转录本的原始文本，依靠序列到序列模型的表现力来学习映射话语及其转录形式。 这导致了一个非常多样化的数据集，涵盖了来自许多不同环境、录音设置、说话者和语言的广泛音频分布。虽然音频质量的多样性有助于训练模型的鲁棒性，但转录质量（该音频所以对应的文本具备多种text表达）的多样性并不是同样有益的。初步检查显示原始数据集中有大量不合格的转录本。为了解决这个问题，我们开发了几种自动过滤方法来
