OpenAI API — イントロ＆ChatGPTの背後にあるモデルの11の実践的な実装例

「OpenAI API - 実用的な実装例が明らかにする、イントロ&ChatGPTの背後にあるモデルの11の活用方法」

ChatGPTの背後にあるモデルをプログラム的に利用する方法

最近、ChatGPTはさらなる紹介を必要とせず、この記事ではChatGPTの背後にあるモデルとエンジン（GPT-4、GPT-3.5、DALL·Eなど）とプログラム的にやり取りする方法について詳しく見ていきたいと思います。公式のOpenAI APIを介して（ChatGPTの裏側にある企業であるOpenAIが提供しています）、機械学習の研究者やエンジニアは一般的に、ChatGPTなどのグラフィカルユーザーインターフェースではなく、APIを使用することを好む傾向にあります。なぜなら、APIはビジネス環境で必要とされる柔軟性とカスタマイズ性のレベルが非常に高いからです。実装例を見るように、これらの例はAPIを使用することが求められるビジネス環境で必要とされるものです。

OpenAIのAPIを使用するために、Pythonの仮想環境をセットアップし、アクティベートします（これは推奨されるがオプションのステップです）。OpenAIのPythonライブラリをインストールし、11の実践的な例を実装していきます。これらの例は、私が探求した多くの中から個人的にお気に入りの例であり、以下をカバーします:

1. コードの説明
2. 画像生成
3. 絵文字翻訳（つまり、テキスト説明を提供し、モデルが提供されたテキストを説明する絵文字を返す！）
4. 文法修正
5. 空港コード抽出
6. 固有表現抽出
7. 機械翻訳
8. 感情分析
9. テキスト要約
10. 非構造化データの解析
11. SQLクエリの作成

各タスクの詳細については、進行中に詳細を提供しますが、今は私たちがカバーする内容の概要を把握したので、始めましょう！

1. Pythonのセットアップ

このステップは、この記事で作成および使用する内容を他のPythonの作業と分離するために仮想環境を作成するだけです。先程記事で述べたように、仮想環境の使用はオプションですが、機械学習のプラクティショナーやプログラマーにとっては推奨されるベストプラクティスの一つです。これを作成するための方法は複数ありますが、以下に私が使用した1つの手法を示します。以下の手順で…

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