OpenAI GPT-3：API、定价及应用场景（附示例）

AI（人工智能）研究公司 OpenAI 及其知名产品 ChatGPT 近期备受关注。作为 ChatGPT 的核心模型，GPT-3 引发了全球开发者的浓厚兴趣。那么，GPT-3 究竟是什么？如何使用它？是否提供 API？本文将围绕这些问题展开详细解答。

什么是 GPT-3？

简单来说，GPT-3 是 API 定价。

• Ada：运行速度最快，适合需要高效率的任务。
• 达文西：功能最强大，生成的内容质量最高。
• 巴贝奇 和 居里：性能介于两者之间，适合特定场景。

用户可以根据需求测试这些模型，从而选择最适合的版本。

关于 GPT-3.5 的说明

OpenAI 的部分模型被称为 GPT-3.5，例如 “text-davinci-003” 就是 GPT-3.5 的一个版本。有关版本控制的更多信息，可以参考 OpenAI 的帮助页面。

GPT-3 的训练数据来源

GPT-3 的训练基于多个大型数据集，这些数据集在规模和权重上各不相同。卑尔根大学的 Jill Walker Rettberg 教授曾详细分析了 GPT-3 的数据来源，并总结了以下五个主要数据集：

• Common Crawl：大规模抓取的互联网数据。
• WebText2：包含 Reddit 上获得至少 3 个赞的网页内容。
• Book1 和 Book2：公开可用的书籍数据。
• Wikipedia：主要是英文维基百科的抓取内容。

这些数据集共同构成了 GPT-3 的训练基础，使其能够在多种自然语言任务中表现出色。

GPT-3 与 InstructGPT 的关系

许多开发者在尝试复现 ChatGPT 的功能时，会关注 GPT-3 与 InstructGPT 的关系。实际上，InstructGPT 是 GPT-3 的微调版本。研究人员通过“来自人类反馈的强化学习”（RLHF）对 GPT-3 进行优化，从而提升生成内容的质量。

在使用 OpenAI 的语言模型 API 时，用户实际上使用的是最新一代的 InstructGPT 模型。它在 GPT-3 的基础上进一步增强了对指令的理解能力。

GPT-3 的应用场景及示例

GPT-3 可应用于多种自然语言处理任务，以下是 OpenAI 官方列出的主要用例：

• 文案生成：用于撰写广告、博客或社交媒体内容。
• 文本总结：从长文档中提取关键信息。
• 解析非结构化文本：将复杂文本转化为结构化数据。
• 分类：对文本进行分类，如情感分析。
• 翻译：实现多语言之间的高质量翻译。

示例应用

GPT-3 的潜在应用非常广泛。例如，开发者可以利用 GPT-3 创建知识库条目、填写标准化表格，甚至将第一人称叙事转换为第三人称故事，为写作提供便利。

GPT-3 的定价

使用 GPT-3 API 的费用以每 1000 个代币为单位计算。代币是文本的一个基本单位，通常对应 4 个字符或 0.75 个单词。

代币计算工具

为了帮助用户估算文本的代币数量，OpenAI 提供了一个名为 Tokenizer 的免费工具。例如，一首 552 个字符的诗对应 148 个代币。如果使用居里模型处理这些代币，费用大约为 0.0003 美元。

模型定价

GPT-3 的价格因模型类型和使用方式而异：

• 基础模型：需要在提示中提供多个示例。
• 微调模型：通过用户的训练数据优化后，可直接生成高质量结果，无需额外示例。

此外，微调模型的训练费用根据训练令牌的数量计算，使用时仅对请求中使用的代币计费。

微软 Azure 与 GPT-3 的未来

GPT-3 的影响力正在不断扩大。微软作为 OpenAI 的主要投资者，已宣布其 Azure OpenAI 服务全面上线，并计划将 GPT-3.5 集成到 ChatGPT 中。此外，Azure 服务还提供 Codex 和 DALL-E 模型，分别用于代码生成和计算机视觉任务。

如果您尚未准备好使用 Azure 服务，仍然可以通过 OpenAI 的 API 直接试用 GPT-3。

通过本文的介绍，相信您对 GPT-3 的模型特点、训练数据、应用场景以及定价机制有了更深入的了解。无论是开发者还是企业用户，GPT-3 都为自然语言处理提供了强大的工具支持。

原文链接: https://www.objectstyle.com/blog/openai-gpt3-api-pricing-use-cases-examples