OpenAI

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OpenAI是一家美国人工智能研究公司,成立于2015年。OpenAI的研究范围广泛,涵盖机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。其中,GPT(Generative Pre-training Transformer)系列模型是其最著名的成果之一。GPT通过大规模预训练和生成技术,实现了对人类自然语言的高效理解和生成。从GPT到最新的GPT-4,每一个新模型的发布都标志着人工智能在理解和生成自然语言方面的重大进步。

OpenAI概述[ ]

OpenAI是一家人工智能研究公司,成立于2015年,总部位于美国旧金山。该公司由萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)、彼得·泰尔(Peter Thiel)、里德·霍夫曼(Reid Hoffman)和埃隆·马斯克(Elon Musk)等硅谷科技大亨创办,旨在研究和开发通用人工智能(AGI),确保其造福全人类。


OpenAI最早是一个非营利组织,于2019年转型为“封顶”的营利性公司,与微软建立了深度合作关系,共同研发Azure AI超算技术。公司由营利性公司OpenAI LP及非营利性母公司OpenAI Inc组成,这种混合结构不仅有利于吸收风险投资和员工持股,还能保持其非营利宗旨。


OpenAI还开发了基于GPT技术的聊天机器人模型ChatGPT。ChatGPT能够与用户进行高质量的对话,回答各种问题,并执行多种任务,如写作、信息检索和问题回答等。这一产品上线后迅速吸引了全球用户的注意,用户数量在短时间内突破了百万大关。


除了自然语言处理,OpenAI还在图像生成和视频制作方面取得了重要进展。例如,他们发布的DALL·E和Sora模型分别用于图像和视频的生成,为全球内容创作行业带来了新的变革。

OpenAI产品[ ]

大型语言模型GPT系列[ ]

1、ChatGPT:这是一款基于GPT模型的聊天机器人,上线5天用户数量突破100万,现在已拥有1亿周活用户。

2、GPT-4 Turbo:这是OpenAI最新的语言模型,相较于GPT-4,它在上下文对话长度、开发者控制权、知识更新、多模态API和定价方面都有显著改进。

3、GPT-4o:这个版本整合了文本、视觉和音频输入与输出,能够实现实时的语音交互和情绪识别,是OpenAI首款能分析情绪的多模态大型语言模型。

强化学习工具包[ ]

1、OpenAI Gym:这是OpenAI发布的首款产品之一,提供各种模拟环境供研究人员测试和比较强化学习算法。

2、Universe:一个平台,让研究者可以使用高质量的虚拟环境来研究和训练通用智能系统。

聊天机器人[ ]

1、ChatGPT桌面版本:具有更新的用户界面,使用户体验更加友好。

2、GPTs:允许用户通过自定义指令构建自己的GPT,并对外发布给全球用户使用。

文生视频大模型[ ]

Sora:这是OpenAI于2024年2月发布的产品,能够在全球内容创作行业引起风暴,成为人工智能发展进程中的“里程碑”。

OpenAI API[ ]

1、文本补全(Completions)

输入输出机制:通过输入一些文本作为提示词(Prompt),API 会返回一个匹配提供的任何指令或上下文的文本作为补全(Completion)。例如,输入“为冰淇淋店写一个标语”,返回可能是“我们用每一勺提供微笑!”。

调整参数:可以控制温度(Temperature)、最大token数(max_tokens)、采样概率等参数,以获得不同的输出结果。例如,提高温度值会使输出更随机,而较低的值则使输出更集中和确定。

2、代码生成和补全(Code Completion)

主要功能:Codex API可以根据自然语言描述生成代码,并帮助自动补全代码,适用于软件开发和自动化任务。

应用实例:无论是需要生成一个完整的程序还是想要自动补全某个代码段,Codex API都能够理解指令并生成相应的代码

3、语音转文字(Speech to Text)

Whisper API可以将语音转换为文本,支持多种语言和方言。

4、图像生成(Image Generation)

DALL·E 2 API可以依据文本描述生成逼真的图像,并进行图像编辑。如果需要一个特定场景的图像描述,只需提供相应的文本描述,DALL·E 2就可以生成符合描述的图像。

5、嵌入向量(Embeddings)

Embeddings API将文本和代码转换为向量,用于计算文本相似度、文本分类和代码推荐。

6、速率和安全策略(Rate Limiting and Security)

为了防止滥用,OpenAI API对请求频率进行了限制。合理使用可以避免被系统封锁。建议用户遵循最佳安全和生产实践,确保API密钥的安全,并采取适当的数据保护措施。

7、微调和审核(Fine-tuning and Moderation)

可以通过微调现有的模型来适应特定的任务,使其更精准地满足需求。如果需要确保生成内容的合规性,可以使用审核API来检测和过滤不适当的内容。

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