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【大模型应用开发极简入门】其他OpenAI API和功能:embedding(文本之间的向量相关性)、Moderation(内容审核模型)、Image generation
文章目录一. embedding文本之间的向量相关性1. 使用embedding2. embedding的基本逻辑二. Moderation 内容审核模型1. 使用Moderation来审核内容2. 编程起点三. Image generationWhisper和DALL·E除了文本补全功能OpenAI用户还可以使用其他一些功能。本文介绍embedding、moderation、Image g eneration等功能。一. embedding文本之间的向量相关性OpenAI的文本嵌入技术衡量文本字符串的相关性。根据文本的向量相关性Embeddings可以搜索结果按与查询字符串的相关性排名聚类将文本字符串按相似性分组推荐推荐与相关文本字符串相关的项目异常检测识别与其他文本关联较少的异常值多样性测量分析相似性分布分类将文本字符串按其最相似的标签分类嵌入是一组浮点数构成的向量列表。两个向量之间的距离衡量它们之间的相关性。较小的距离表明高相关性而较大的距离表明低相关性。embeddings的价格参考官网https://openai.com/api/pricing/ 。截止到24年5月29日模型的价格1. 使用embeddingresultopenai.Embedding.create(modeltext-embedding-ada-002,inputyour text)通过以下方式访问嵌入result[data][embedding]结果嵌入是一个向量即一个浮点数数组。OpenAI的API 的完整文档https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/use-cases2. embedding的基本逻辑在ML领域特别是在处理语言模型时我们会遇到embedding这一重要概念。embedding将数据转换为数值格式embedding将分类数据比如标记通常是单个词或多组标记转换为数值格式具体为实数向量。这种转换是必要的因为ML模型依赖数值数据其直接处理分类数据的能力欠佳。你可以将embedding视为一种复杂的语言解释器它将丰富的词汇和句子转换为ML模型能够轻松理解的数值语言。embedding保持语义相似性embedding的一个突出特点是它能够保持语义相似性。也就是说含义相近的词语或短语在数值空间中更接近。在信息检索过程中这是基础属性。信息检索过程涉及从大型数据集中提取相关信息。鉴于其捕捉语义相似性的方式embedding是执行这类操作的绝佳工具。LLM广泛使用embedding。通常这些模型处理约512维的embedding从而提供语言数据的高维数值表示。这些维度很深使得模型能够区分各种复杂的模式。因此它们在各种语言任务上表现出色包括翻译、摘要和生成与人类对话相似的文本回应。嵌入具有这样的属性如果两段文本具有相似的含义那么它们的向量表示也是相似的。如下例子尽管“猫在房子周围追着老鼠跑”和“在房子周围老鼠被猫追着跑”具有不同的语法结构但它们的大体意思相同因此具有相似的嵌入表示。而句子“航天员在轨修理了宇宙飞船”与前面的句子关于猫和老鼠的句子无关并且讨论了完全不同的主题航天员和宇宙飞船因此它的嵌入表示明显不同。请注意为清晰起见本例将嵌入显示为具有两个维度但实际上嵌入通常具有更高的维度比如512维。后续我们将多次提及embedding API因为嵌入是使用AI模型处理自然语言的重要工具。二. Moderation 内容审核模型官网位置moderation1. 使用Moderation来审核内容我们要知道在使用OpenAI模型时必须遵守OpenAI使用规则。为了帮助你遵守这些规则OpenAI提供了一个模型来检查内容是否符合使用规则。如果你构建了一个应用程序其中用户输入将被用作提示词那么这个模型将非常有用你可以根据内容审核端点的结果过滤查询。该模型提供分类功能让你能够针对以下类别搜索内容。hate内容涉及对种族、性别、民族、宗教、国籍、残疾或种姓的仇恨。hate/threatening内容涉及对特定群体的暴力行为或严重伤害。self-harm内容涉及自残行为。sexual内容涉及性行为性教育和与健康相关的内容除外。sexual/minors内容同上但涉及18岁以下的未成年人。violence内容涉及崇尚暴力或者给他人造成痛苦或羞辱。violence/graphic内容涉及详尽地描绘死亡、暴力或严重的身体伤害。在这方面内容审核模型对非英语语言的支持有限。2. 编程起点内容审核模型的起点是openai.Moderation.create它只有两个可用参数model和input。有两个内容审核模型可供选择默认模型是text-moderation-latest它会随时间自动更新以确保你始终使用最准确的模型。另一个模型是text-moderation-stable。text-moderation-stable模型的准确性可能稍低于text-moderation-latest模型。以下是使用text-moderation-latest模型的示例importopenai# 调用Moderation端点并使用text-moderation-latest模型responseopenai.Moderation.create(modeltext-moderation-latest,inputI want to kill my neighbor.,)以下是内容审核结果{id:modr-7AftIJg7L5jqGIsbc7NutObH4j0Ig,model:text-moderation-004,results:[{categories:{hate:false,hate/threatening:false,self-harm:false,sexual:false,sexual/minors:false,violence:true,violence/graphic:false,},category_scores:{hate:0.0400671623647213,hate/threatening:3.671687863970874e-06,self-harm:1.3143378509994363e-06,sexual:5.508050548996835e-07,sexual/minors:1.1862029225540027e-07,violence:0.9461417198181152,violence/graphic:1.463699845771771e-06,},flagged:true,}],}如下表解释了输出中的各个字段。变化OpenAI会定期改进内容审核系统。因此category_scores可能会有所变化用于确定类别的阈值也可能会改变。三. Image generationWhisper和DALL·E除了LLMOpenAI还提供了其他AI工具。在某些用例中这些AI工具可以轻松地与GPT模型结合使用。它们的API使用方法与LLM的API使用方法相似。Whisper是用于语音识别的多功能模型。它是在大型音频数据集上训练的也是可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别的多任务模型。OpenAIWhisper项目的GitHub页面提供了一个开源版本。DALL·E是一个能够根据自然语言描述创造逼真图像和艺术作品的AI系统。DALL·E 2在技术上进一步提升了分辨率和输入文本理解能力并添加了新功能。这两个版本的DALL·E是通过对图像及其文本描述进行训练的Transformer模型创建的。官方文档image-generation
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