Bienvenue dans un nouvel épisode sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon article précédent, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement de langage de pointe développé par OpenAI. Il a été formé sur une grande quantité de données et peut générer un texte de type humain sur un large éventail de sujets. L’un des moyens d’accéder aux fonctionnalités de GPT-3 consiste à utiliser son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.
Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base sur la façon d’utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.
Guide étape par étape
Pour utiliser GPT-3 avec Python, nous devrons utiliser la bibliothèque OpenAI, qui est la bibliothèque Python officielle pour interagir avec son API.
Configuration de votre clé API
Tout d’abord, nous devrons nous inscrire pour une clé API OpenAI. Cette clé nous permettra d’accéder à l’API GPT-3 et de l’utiliser dans nos scripts Python. Vous pouvez vous inscrire pour obtenir une clé API sur le site Web d’OpenAI.
Une fois que nous aurons la clé API, nous devrons installer le OpenAI bibliothèque. Cela peut être fait en utilisant pip, le gestionnaire de packages Python. Pour installer la bibliothèque, ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante :
Une fois l’installation terminée, nous pouvons l’importer dans notre projet Python en utilisant le code suivant :
Une fois que nous avons importé le OpenAI package, nous pouvons configurer notre clé API comme suit :
Génération de complétions avec GPT-3
Avec le OpenAI package importé et sa clé API configurée, nous sommes maintenant prêts à commencer à programmer notre test. Le Achèvement prend un certain nombre de paramètres, y compris le modèle à utiliser, le rapide à compléter, et le nombre maximal de jetons (unités de texte individuelles) à générer.
GPT-3 a plusieurs versions de modèles différentes, chacune avec des tailles et des capacités différentes. Pour cet exemple, nous utiliserons le texte-davinci-002 modèle.
Par exemple, pour générer trois finalisations de jusqu’à 50 jetons chacune avec le modèle text-davinci-002, nous pourrions utiliser le code suivant :
Le Achèvement l’objet renvoyé contient une liste de Achèvement objets, chacun ayant un champ de texte avec la réponse générée. Nous pouvons accéder au texte de chaque Achèvement à travers un pour boucle:
Ce code imprimera chacun des Achèvements généré dans notre console.
Vous pouvez passer des paramètres supplémentaires tels que température pour contrôler le niveau d’aléatoire dans le texte, max_tokens pour définir le nombre maximum de jetons à générer, entre autres. Si vous voulez en savoir plus sur les paramètres, je vous rappelle que dans notre article précédent, nous avons parlé en détail des plus importants.
Le code suivant est similaire à l’exemple précédent, mais avec quelques paramètres supplémentaires :
Notez que nous devrons remplacer « your_api_key_here” avec la clé API que nous avons obtenue auparavant auprès d’OpenAI.
Si vous êtes curieux et que vous souhaitez en savoir plus sur son API et son utilisation, vous pouvez accéder à sa documentation très bien expliquée.
Comment GPT-3 affecte-t-il le lieu de travail ?
Bien que GPT-3 soit un modèle de traitement du langage, il n’est généralement pas utilisé pour l’embauche directe. Il s’agit plutôt d’un outil que les développeurs et les chercheurs peuvent utiliser pour les aider dans leur travail.
Une utilisation potentielle de GPT-3 est dans le domaine de traitement du langage naturel (NLP), qui peut être utilisé pour développer des applications, telles que l’analyse des sentiments et générer du texte de type humain. Ingénieurs logicielspar exemple, l’utilisent pour développer des chatbots ou des outils de traduction de langue dans le but de générer du texte qu’ils peuvent utiliser dans leurs applications, comme des réponses aux entrées de l’utilisateur ou du contenu généré automatiquement.
Il existe d’autres emplois qui impliquent l’utilisation de GPT-3, tels que ceux de scientifiques des donnéesqui l’utilisent souvent pour générer des descriptions de produits ou des résumés d’articles.
Enfin, un autre exemple est rédacteurs, qui l’utilisent généralement pour générer un texte de type humain pour leur écriture, comme des descriptions de produits ou des textes marketing.
Dans l’ensemble, bien que GPT-3 ne soit pas actuellement un motif d’embauche direct, il a le potentiel d’être utilisé dans un large éventail de domaines. Il s’agit plutôt d’un outil qui aide les personnes dans certains contextes de travail à accomplir leur travail plus rapidement.
Conclusion
En conclusion, GPT-3 est un puissant modèle de traitement du langage qui peut être utilisé dans une variété d’applications, y compris les jeux. Pour vous donner une idée, laissez-moi vous donner un exemple.
Une utilisation potentielle de GPT-3 dans un jeu pourrait être de générer un dialogue avec un PNJ (personnage non-joueur) basé sur les actions et les choix du joueur. Par exemple, si le joueur choisit d’aider un personnage, le PNJ pourrait répondre avec gratitude et offrir une récompense. D’un autre côté, si le joueur choisit de voler le PNJ, le PNJ peut répondre avec colère et hostilité. La grande chose à ce sujet est que pour chaque joueur, situation, jour et heure, la réponse serait différente, et cela rendrait l’interaction avec le monde du jeu vidéo plus réelle.
Dans l’ensemble, la capacité de GPT-3 à générer du texte de type humain en fait un outil précieux dans de nombreux domaines et, petit à petit, nous le verrons s’imposer de plus en plus dans nos lieux de travail.