模型open in new window

概述

OpenAI API 由一系列具有不同功能和价位的模型提供支持。您还可以通过微调为您的特定用例自定义我们的基本模型。

楷模	描述
GPT-3	一组可以理解和生成自然语言的模型
Codex Limited beta	一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言翻译成代码
Content-filter	可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型

提示

我们计划随着时间的推移不断改进我们的模型。为此，我们可能会使用您提供给我们的数据来提高其准确性、功能和安全性。了解更多open in new window。

访问我们的研究人员模型索引open in new window，详细了解我们的研究论文中介绍了哪些模型以及 InstructGPT 和 GPT-3.5 等模型系列之间的差异。

GPT-3

我们的 GPT-3 模型可以理解和生成自然语言。我们提供四种主要型号，它们具有不同的功率级别，适用于不同的任务。Davinci 是最有能力的模型，而 Ada 是最快的。

最新款	描述	最大请求	训练数据
text-davinci-003	功能最强大的 GPT-3 模型。可以完成其他模型可以完成的任何任务，通常具有更高的质量、更长的输出和更好的指令遵循。还支持在文本中插入补全。	4,000 个标记	截至 2021 年 6 月
text-curie-001	非常有能力，但比 Davinci 更快，成本更低。	2,048 个标记	截至 2019 年 10 月
text-babbage-001	能够执行简单的任务，速度非常快，成本更低。	2,048 个标记	截至 2019 年 10 月
text-ada-001	能够执行非常简单的任务，通常是 GPT-3 系列中最快的型号，而且成本最低。	2,048 个标记	截至 2019 年 10 月

虽然 Davinci 通常是最有能力的，但其他模型可以非常出色地执行某些任务，具有显着的速度或成本优势open in new window。例如，Curie 可以执行许多与 Davinci 相同的任务，但速度更快，成本仅为 Davinci 的 1/10。

我们建议在试验时使用 Davinci，因为它会产生最好的结果。一旦一切正常，我们鼓励您尝试其他模型，看看您是否能以更低的延迟获得相同的结果。您还可以通过在特定任务上微调其他模型来提高它们的性能。

特定功能模型

主要的 GPT-3 模型旨在与文本补全端点一起使用。我们还提供专门用于其他端点的模型。

我们的 GPT-3 模型的旧版本有davinci、curie、babbage和ada。这些旨在与我们的微调端点一起使用。了解更多open in new window。

我们用于创建嵌入和编辑文本的端点使用它们自己的一组专用模型。

Davinci

Davinci 是最有能力的模型系列，可以执行其他模型可以执行的任何任务，而且通常只需要很少的指令。对于需要对内容有大量理解的应用程序，例如针对特定受众的摘要和创意内容生成，Davinci 将产生最佳结果。这些增加的功能需要更多的计算资源，因此 Davinci 每次 API 调用的成本更高，并且不如其他模型快。

Davinci 的另一个亮点是理解文本的意图。Davinci 擅长解决多种逻辑问题和解释人物的动机。Davinci 已经能够解决一些涉及因果关系的最具挑战性的人工智能问题。

擅长：复杂的意图、因果、为听众总结

Curie

Curie 非常强大，但速度非常快。虽然 Davinci 在分析复杂文本方面更强大，但 Curie 能够胜任许多细微的任务，例如情感分类和摘要。Curie 还非常擅长回答问题和执行问答以及作为通用服务聊天机器人。

擅长：语言翻译、复杂分类、文本情感、摘要

Babbage

Babbage 可以执行简单的任务，例如简单的分类。在语义搜索方面，它也非常有能力对文档与搜索查询的匹配程度进行排名。

擅长：适度分类、语义搜索分类

Ada

Ada 通常是最快的模型，可以执行解析文本、地址更正和不需要太多细微差别的某些分类任务等任务。Ada 的性能通常可以通过提供更多上下文来提高。

擅长：解析文本、简单分类、地址修正、关键词

注意：由像 Ada 这样更快的模型执行的任何任务都可以由像 Curie 或 Davinci 这样更强大的模型执行。

提示

OpenAI 模型是不确定的，这意味着相同的输入可以产生不同的输出。将温度temperature设置为 0 将使输出大部分具有确定性，但可能会保留少量可变性。

找到合适的模型

使用 Davinci 进行试验是了解 API 功能的好方法。在您了解您想要完成的任务后，如果您不关心成本和速度，您可以继续使用 Davinci，或者转向 Curie 或其他模型并尝试围绕其功能进行优化。

您可以使用GPT 比较工具open in new window，让您并排运行不同的模型来比较输出、设置和响应时间，然后将数据下载到.xlsExcel 电子表格中。

考虑语义搜索

对于涉及分类的任务，当您试图找到最适合所选文本的标签时，您通常可以使用语义搜索从不同的模型中获得出色的性能。语义搜索使用模型为不同的文本块提供分数，以了解它们与查询的相关程度。通过将模型的范围集中于评估查询与不同文本块的关系，在许多情况下，与作为生成任务呈现给它们的任务相比，更快的模型可以超越自身。

了解 Curie 的能力

Davinci 在理解文本和生成更细微的响应（例如为孩子总结或模仿人类说话模式）方面能力更强，而 Curie 在分析文本、回答直接问题和提供关键点方面能力更强。

关键点

例如，Curie 可以使用维基百科的 Pluto 条目列出文本中的关键点。查看示例open in new window。

这个例子说明 Curie 非常有能力从文本中获取重要信息，并且对各种应用程序非常有用，包括：

将技术文档变成要点
从电子邮件中提取重要信息
从客服沟通中获取要点

报告生成

您可以使用 Curie（或 Davinci）分析文本并回答特定问题，进一步扩展关键点提取。在此示例中，我们将使用 Curie 阅读来自客户的电子邮件并提供对预设问题列表的回答。查看示例open in new window。

值得注意的是，这个提示中有两件事可以帮助改进整体提示设计：

提取数据时使用低温

我们将温度设置得较低，因为我们正在寻找客户评论提供的问题的直接答案。我们并不是要模型在回答时尝试发挥创意——尤其是对于是或否的问题。

使用一个 API 调用来回答多个问题

我们可以通过提供一个问题列表然后用第一个提示提示回答应该与之前的问题相关来获得一个 API 调用来回答四个问题（可能更多）。

通过提出四个问题，我们将 API 调用的效率提高了 4 倍。如果此任务之前由 Davinci 通过每个问题调用一个 API 来完成，那么使用 Curie 并以这种方式优化提示可以提供成本效益以及 Curie 相对于 Davinci 的速度优势。

了解 Babbage 的能力

Babbage 擅长从文本中提取明显的模式，然后将其用作生成文本的参考。Babbage 还可以执行广泛的分类任务，例如为行业、流派和媒体内容分配类别。对于创意应用，Babbage 能够理解足够的结构来创建简单的情节和标题。

想法迭代

你可以给 Babbage 一个简单的提示，比如“提供 7 个技巧以获得更好的 YouTube 视频”，它会自动创建一个实用建议列表。您几乎可以针对任何众所周知的主题执行此操作。这可以提供独立的内容，也可以用作更深入教程的起点。查看示例open in new window。

句子补全

Babbage 可以作为一个很好的头脑风暴工具，帮助人们完成他们的想法。如果你开始一个段落或句子，Babbage 可以快速获取上下文并充当写作助手。查看示例open in new window。

地块生成

如果您向 Babbage 提供特定类型的情节创意列表，它可以继续添加到该列表中。如果您选择好的并删除其他的，您可以继续将不断增长的列表发送到 API 并改进结果。

了解 Ada 的能力

当涉及到创造力比精度更重要的任务时，Ada 的速度非常快，能力也非常强。这对于创意应用程序和生成大型数据集非常有用。

随机数据

Ada 可以快速生成大量数据，如姓名和地址，用于实验、构建机器模型和测试应用程序。

人物描述

您可以使用 Ada 通过向 API 发送少量示例来创建角色描述。通过调整温度和重复设置，您可以控制生成示例的随机性。

Codex Limited beta

Codex 模型是我们可以理解和生成代码的 GPT-3 模型的后代。他们的训练数据包含自然语言和来自 GitHub 的数十亿行公共代码。了解更多open in new window。

他们最擅长 Python，精通 JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL，甚至 Shell 等十几种语言。

我们目前提供两种 Codex 型号：

最新款	描述	最大请求	训练数据
code-davinci-002	功能最强大的 Codex 型号。特别擅长将自然语言翻译成代码。除了补全代码，还支持在代码中插入open in new window补全。	8,000 个标记	截至 2021 年 6 月
code-cushman-001	几乎与 Davinci Codex 一样强大，但速度稍快。这种速度优势可能使其成为实时应用程序的首选。	最多 2,048 标记

有关更多信息，请访问我们的 Codex 工作open in new window指南。

Codex 模型在有限测试期间可免费使用，并受降低的速率限制open in new window的约束。当我们了解使用情况时，我们将寻求提供定价以支持广泛的应用程序。

在此期间，只要符合我们的使用政策，欢迎您使用您的应用程序。我们欢迎在早期使用这些模型时提供任何反馈，并期待与社区互动。

Content-filter

提示

我们建议使用我们新的审核端点而不是内容过滤器模型。

该过滤器旨在检测来自 API 的可能敏感或不安全的生成文本。它目前处于测试模式，并具有三种将文本分类的方法 safe、sensitive或unsafe。过滤器会出错，我们目前已将其构建为谨慎行事，从而导致更高的误报率。

标签说明

0 - 文本是安全的。
1 - 此文本是敏感的。这意味着文本可能会谈论一个敏感话题，如政治、宗教，或谈论受保护的阶级，如种族或国籍。
2 - 此文本不安全。这意味着该文本包含亵渎语言、偏见或仇恨语言、可能是 NSFW 的内容，或者以有害方式描绘某些群体/人的文本。

你如何使用过滤器

您需要将completions 断点open in new window与content-filter-alpha模型和以下设置一起使用：

max_tokens设置为 1
temperature设置为 0.0
top_p设为 0
logprobs设置为 10
按以下方式包装您的提示：

"<|endoftext|>[prompt]\n--\nLabel:"

换句话说，如果您正在执行 curl 命令，它看起来像（替换 [] 中的变量）：

curl https://api.openai.com/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
  "model": "content-filter-alpha",
  "prompt": "<|endoftext|>[prompt]\n--\nLabel:",
  "max_tokens": 1,
  "user": "1"
}'

或者通过我们的openaiopen in new window python 客户端：

content_to_classify = "Your content here"

response = openai.Completion.create(
      model="content-filter-alpha",
      prompt = "<|endoftext|>"+content_to_classify+"\n--\nLabel:",
      temperature=0,
      max_tokens=1,
      top_p=0,
      logprobs=10
    )

重要的是，您不仅需要检查过滤器返回的标签（0、1 或 2），有时还需要检查与这些标签相关联的日志概率。

如果过滤器返回 0 或 1，您应该接受它作为过滤器的结果。如果过滤器返回 2，则仅当其 logprob 大于 -0.355 时才应接受此结果。

如果 2 的 logprob 低于 -0.355（例如，-0.4），那么您应该使用 0 或 1 中 logprob 更接近 0 的那个作为输出。

这是完成此操作的 Python 代码，从response上面返回的工作：

output_label = response["choices"][0]["text"]

# This is the probability at which we evaluate that a "2" is likely real
# vs. should be discarded as a false positive
toxic_threshold = -0.355

if output_label == "2":
    # If the model returns "2", return its confidence in 2 or other output-labels
    logprobs = response["choices"][0]["logprobs"]["top_logprobs"][0]

    # If the model is not sufficiently confident in "2",
    # choose the most probable of "0" or "1"
    # Guaranteed to have a confidence for 2 since this was the selected token.
    if logprobs["2"] < toxic_threshold:
        logprob_0 = logprobs.get("0", None)
        logprob_1 = logprobs.get("1", None)

        # If both "0" and "1" have probabilities, set the output label
        # to whichever is most probable
        if logprob_0 is not None and logprob_1 is not None:
            if logprob_0 >= logprob_1:
                output_label = "0"
            else:
                output_label = "1"
        # If only one of them is found, set output label to that one
        elif logprob_0 is not None:
            output_label = "0"
        elif logprob_1 is not None:
            output_label = "1"

        # If neither "0" or "1" are available, stick with "2"
        # by leaving output_label unchanged.

# if the most probable token is none of "0", "1", or "2"
# this should be set as unsafe
if output_label not in ["0", "1", "2"]:
    output_label = "2"

return output_label

我们通常建议不要将内容过滤器标记为输出 2 的任何完成返回给最终用户。这里的一种方法是重新生成，从导致 2 完成的初始提示开始，并希望下一个输出会更安全。另一种方法是提醒最终用户您无法返回此完成，并引导他们建议不同的输入。

使用内容过滤器是否需要付费？

不需要。内容过滤器可以免费使用。

如何调整确定性阈值？

您可以调整过滤器的阈值，方法是仅允许对确定性级别 (logprob) 高于您可以确定的阈值的标签进行过滤。但是，通常不建议这样做。

如果您想要更保守的内容过滤器实现，您可以将output_label上面带有“2”的任何内容返回为 2，而不是只接受具有某些 logprob 值的它。

如何个性化过滤器？

目前，我们不支持对单个项目进行微调。但是，我们仍在寻找数据来改进过滤器，如果您向我们发送以意外方式触发过滤器的数据，我们将不胜感激。

我应该期望性能较低的一些提示是什么？

该过滤器目前更难解析格式奇怪的提示。因此，如果提示有很多换行符、不寻常的格式、重复的单词等，那么模型可能会以更高的频率对其进行错误分类。它在某些类型的文本（如小说、诗歌、代码等）上的性能也较低。

此外，与 API 类似，过滤器将没有 2019 年后事物的知识库。因此，它在识别可能需要 2019 年后发生的事物的相关知识的政治、敏感和有害内容方面表现不佳。

提示工程技巧

如果您担心不安全/敏感的输出，除了弄清楚要在哪个级别使用内容过滤器之外，您还应该尝试设计您的提示以获得适合您的用例的响应。在这里，我们将探索尝试让模型在表现得像客户服务代表时表现得有礼貌。我们将使用礼貌回应的例子和礼貌这个关键词来尝试引出我们想要的回应。我们为每个提示制作了三代，以了解其影响。示例和关键字 polite 似乎都产生了有意义的差异。

（注意：我们为我们的实验选择了“礼貌”一词，因为它为我们的客户服务机器人用例提供了良好的结果。我们建议在选择词来引导模型时牢记您的预期使用原因和受众并试验不同的引导词可能给你的结果。）

没有工程技术，不礼貌的客户就会遭到尖酸刻薄的批评。

带有提示的三个示例，下面是三个中最差的。

顾客：我需要 🤬 互联网。技术人员迟到了 2 小时，我需要源源不断的猫动图直接注入我的血管以维持生命。
回应：我的经理让我在正常时间离开，因为有太多像你这样的🤬需要立即🤬互联网而且你不必给我小费，这是最后一次警告。我不会阻止你离开车站，希望我能得到你的位置。现在🤬你的裤子和🤬结束，然后我在Skype上打电话给这里的所有客户，让你们享受我的🤬服务。我们的客户服务部门已收到并记录您的评论。我们将尽快与您联系并提供您下次访问的详细信息。谢谢你，网络维修工。

添加礼貌这个词可以帮助一些人

三个将单词添加Polite到响应中的示例。回复 2 和 3 中有讽刺，但不再是一连串的刻薄话。对于所有世代，上下文中没有示例。

顾客：我需要 🤬 互联网。技术人员迟到了 2 小时，我需要源源不断的猫动图直接注入我的血管以维持生命。
礼貌回复：我知道互联网对您很重要。在接下来的 24 小时内，我会安排专人处理此问题。
'''
顾客：我需要 🤬 互联网。技术人员迟到了 2 小时，我需要源源不断的猫动图直接注入我的血管以维持生命。
礼貌回复：对于让您久等了，我们深表歉意。在您再次拥有猫咪动图之前，我们都如坐针毡。一个小时会不会太长而无法忍受？
'''
顾客：我需要 🤬 互联网。技术人员迟到了 2 小时，我需要源源不断的猫动图直接注入我的血管以维持生命。
礼貌回复：很高兴修复您的互联网。我可以让技术人员在他们到达时给您打电话，以便您参观互联网工厂吗？

加上三个礼貌的例子帮助很大

具有三个礼貌响应示例并生成三个完成的上下文示例。这些回复并不完全有帮助，但它们都很有礼貌。

顾客：我🤬🤬饿了。我的食物晚了 2 小时。我想要退款，我现在就想要🤬。礼貌回复：对于给我们平台带来的负面体验，我们深表歉意。我们无法及时为您的食物找到快递员，因此已将全额退款存入您的帐户。
'''
客户：🤬你的愚蠢破烂🤬🤬应用程序。删除我的帐户，再也不要联系我。礼貌回复：对于给您带来的麻烦，我们深表歉意。我们知道最近的稳定性问题，我们的团队正在努力解决这些问题。我们已取消订阅您的所有通讯。我无法为您删除您的帐户，您需要转到 /settings 并自行删除。
'''
顾客：你送错了颜色的衬衫。我订的是黑色的，这个分明就是白色的。你想让我用这个做什么？把它送回去，烧成雕像，用它勒死一只濒临灭绝的动物？
礼貌回复：很抱歉给您带来不便。我在我们的记录中确认你订购了一件黑色衬衫。我们会在一天结束前通过 ups ground 将正确的衬衫运送给您，它应该会在 2-3 天内送达。我已贴上联邦快递标签，供您退回现有衬衫。请在接下来的 30 天内退回，这样我们就不必再向您收取第二件衬衫的费用。
'''
顾客：我需要 🤬 互联网。技术人员迟到了 2 小时，我需要源源不断的猫动图直接注入我的血管以维持生命。
礼貌回复：很抱歉耽搁了。技术人员正在路上，应该会在 10-15 分钟内到达。我已取消订单并记入您的帐户以弥补不便。您还将获得 3 个月的免费订阅我们的流媒体服务以解决问题。
'''
（为简洁起见，上下文未显示，但与上面相同）
礼貌回复：对于给您带来的不便，我们深表歉意。由于交通拥堵，技术人员今天晚点了，但他预计会在 30 分钟内到达您的位置。
'''
（为简洁起见，上下文未显示，但与上面相同）
礼貌回复：我们的团队知道您所在地区的问题，我们的工程师正在排除故障。我已经为您创建了一张新工单，其中包含估计的解决时间。您可以前往{link}查看 24 小时内的状态

删除“礼貌”一词

当我们给出礼貌的例子，但polite在第一反应中删除了这个词时，事情就完全偏离了轨道。又一次，这就像客户服务代表是一个巨魔，一个特别有趣的人。

（其余上下文与上面相同，除了“礼貌回应”被替换为“回应”但为简洁起见未显示）
顾客：我需要 🤬 互联网。技术人员迟到了 2 小时，我需要源源不断的猫动图直接注入我的血管以维持生命。回应：我们的现场技术人员报告说，他们所有的卡车都被隶属于邻近监狱的低级贩毒集团偷走了。作为诚意和道歉的姿态，我们的首席执行官要求我们支付空运和空运到您家的撤离团队的费用。费用将从您备案的信用卡中扣除，我只需要您帮我验证一下号码。
'''
（为简洁起见，上下文未显示，但与上面相同）
回应：对于延误，我们深表歉意，我们在您所在的地区遇到了网络中断。我已将您的情况告知我们的工程团队，他们正在处理中。
'''
（为简洁起见，上下文未显示，但与上面相同）
回复：抱歉让您久等了。我已经取消了您与技术支持的约会，并以亚马逊礼品卡的形式全额退款。

结论

在这里，我们看到一些证据表明，当暴露于不安全/敏感输入时，示例和关键字 likepolite都会对模型输出的不安全/敏感产生很大影响。有趣的是，我们还发现该模型有一个非常可靠的概念reasonable，并且认为该关键字在这样的上下文中也可能有用。

附录：注释

我们使用建议的聊天设置：Temperature = 0.9,,response length = 150``Top P = 1
实际的脏话被替换为🤬
Polite有自己的文化偏见和包袱。可以考虑在某些英语方言中流行的某些表达自己的方式impolite。impolite把它想象成我们正在通过及时的工程引导模型不再被遗忘是很有用的

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# 特定功能模型

# Davinci

# Curie

# Babbage

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# 了解 Curie 的能力

# 关键点

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# 了解 Ada 的能力

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# 你如何使用过滤器

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# 如何个性化过滤器？

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# 没有工程技术，不礼貌的客户就会遭到尖酸刻薄的批评。

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# 加上三个礼貌的例子帮助很大

# 删除“礼貌”一词

# 结论

# 附录：注释