openai对话，OpenAI API (二) 对话补全(Chat completions)

OpenAI API (二) 对话补全(Chat completions)

OpenAI API(二)对话补全（Chat completions）

ChatCompletion模块是OpenAI API中的一个重要功能，它允许用户通过给定的对话消息列表，让模型返回一个合适的回复。以下是对ChatCompletion模块的详细解析：

一、ChatCompletion模块概述

ChatCompletion模块的主要功能是聊天，即给定一个包含对话的消息列表，模型将基于这些消息生成一个回复。这个功能使得ChatCompletion模块非常适合用于构建对话系统、聊天机器人等应用场景。

二、ChatCompletion模块的使用方法

ChatCompletion模块仅提供了post方法，用户需要通过HTTP POST请求向OpenAI的服务器发送请求，并在请求中包含必要的参数。服务器将处理这些参数，并返回一个包含生成回复的响应。

三、ChatCompletion模块的主要参数

Required（必需参数）

model：指定要使用的模型。目前ChatCompletion的可用模型包括gpt-4, gpt-4-0613, gpt-4-32k, gpt-4-32k-0613, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0613, gpt-3.5-turbo-16k, gpt-3.5-turbo-16k-0613等。用户可以根据自己的需求选择合适的模型。

messages：用于描述对话的具体内容。每条消息一般包含以下两个字段：

role：指定消息的角色。有三种角色可选：system（对话语境架构师，用于设定对话的上下文或规则）、user（用户，发出具体指令）、assistant（对话机器人，用于响应用户指令）。

content：消息内容，即各个角色的输入文本。

Optional（可选参数）

temperature：采样温度，介于0和2之间（包含0和2）。默认为1。温度越高，输出越随机，越具有创造性；温度越低，输出越保守，越接近训练数据中的平均输出。

top_p：从一组累计概率不超过P的词中选择输出词，以避免概率很低的词被选中。一般和temperature二选一使用。

max_tokens：所生成的内容可以承载的最大Token数。输入token（prompt）+输出token（completion）不超过模型的最大token数。因此，输入的prompt越长，输出的completion就越短。

functions：模型可能会用到的自定义函数列表。每个函数包含name（函数名）、parameters（函数参数）和可选的description（函数描述）。用户可以通过自定义函数为模型提供额外的信息或功能。

function_call：控制模型对函数调用的方式。有两个值可选："none"表示模型不会调用函数；"auto"表示模型可以选择在适当的时候调用指定的函数。当没有任何函数存在时，默认为"none"；如果存在函数，则默认为"auto"。

四、ChatCompletion模块的示例

temperature示例

通过调整temperature的值，可以观察到模型输出的变化。当temperature较低时，输出更加保守和稳定；当temperature较高时，输出更加随机和具有创造性。

function call示例

通过自定义函数，可以为模型提供额外的信息或功能。例如，在ChatCompletion的request里使用自定义function的功能去获取当前的天气数据，然后模型就能根据这些数据来回答关于天气的问题了。

通过对比直接在GPT里提问和使用自定义函数的结果，可以看出自定义函数为模型提供了额外的信息，使得模型能够更准确地回答用户的问题。

五、总结

ChatCompletion模块是OpenAI API中一个非常强大的功能，它允许用户通过给定的对话消息列表生成合适的回复。通过调整必需参数和可选参数，用户可以灵活地控制模型的输出。同时，自定义函数的功能也为模型提供了额外的信息或功能，使得模型能够更准确地回答用户的问题。在实际应用中，ChatCompletion模块可以广泛应用于对话系统、聊天机器人等场景，为用户提供更加智能和便捷的服务。

OpenAI到底能做什么一文带你彻底了解

1. OpenAI，作为一家提供全面AI技术的公司，为用户提供了多样化的API，旨在简化AI的集成和使用。

2. OpenAI的API覆盖了多个应用场景，包括文本生成、概括与信息提取，以及问答、分类与对话等。

3.在文本处理方面，OpenAI能够生成新文本、提炼关键信息，以及与用户进行自然流畅的对话。

4.在问答场景中，OpenAI能够获取具体信息并解决复杂问题，用户只需提出问题，OpenAI就能提供答案。

5. OpenAI在图像处理方面也展现出了不俗的能力，通过DALL·E 3，用户可以生成令人惊叹的图像，DALL·E 2则进一步支持图像编辑与变体生成。

6.在视觉能力方面，带有Vision的GPT-4允许模型接收图像，并回答关于图像的问题，为图像理解与分析提供了强大的工具。

7.对于音频处理，OpenAI提供文本转语音与语音转文本功能，使得文本与语音之间的转换变得便捷。

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OpenAI成功的背后,鲜为人知的游戏训练史

OpenAI成功的背后，电子游戏在其AI模型训练中发挥了重要作用，通过打造专属“游戏训练”平台、选择复杂游戏环境训练AI智能体，为通用人工智能发展积累经验并推动技术突破，同时游戏与AI的共生关系也促进了彼此发展。

专属“游戏训练”平台的打造OpenAI成立之初目标是通过自由合作向公众开放AI专利和研究成果，2016年12月发布首款基于电子游戏的AI测试平台“Universe”。这是一款能在几乎所有环境中衡量和训练AI通用智能水平的开源平台，发布时间早于第一代GPT产品。

Universe平台由微软、英伟达等公司参与建设，包含多达1000多种游戏训练环境，涵盖各类Flash游戏、Atari 2600游戏以及《GTA 5》等PC游戏。其最初从ImageNet数据库项目获得启发，希望将ImageNet在降低图像识别错误率上的成功经验引入通用人工智能研究。

OpenAI打造Universe的最终目标是训练出“通用人工智能”，使其能灵活将在训练环境中积累的经验快速应用到陌生、困难环境。当时人工智能在感知智能取得一定突破，但仍处于“弱人工智能”范畴，不具备理解问题和解决问题的能力。OpenAI团队认为，要让人工智能具备这种能力，需将其置于更广泛复杂的环境中训练，电子游戏是绝佳选择。

从DOTA2中获得的经验与突破选择DOTA2的原因：2017年OpenAI智能体在DOTA2国际邀请赛1v1比赛中击败顶尖人类职业选手，2018年与人类玩家组成的职业战队过招，2019年4月OpenAI Five在5V5比赛中击败DOTA2世界冠军OG职业战队，成为首个击败电子竞技游戏世界冠军战队的AI系统。OpenAI团队选择DOTA2作为训练环境，是因为当时一般强化学习研究人员认为让智能体在长时间游戏中表现出色需新突破，如采用分层强化学习方式。而DOTA2规则复杂、要素众多、环境多变且人气超高，相比标准RL开发环境更有趣也更困难。若AI能在如此复杂的游戏里超越人类水平，将是里程碑，且这类复杂游戏能更好捕捉现实世界的混乱和连续性，使训练出的AI有更好通用性，更有可能应用于游戏之外的人类社会。

训练过程与成果：为战胜DOTA2人类职业战队，OpenAI团队进行了长达数年的努力，详细拆解游戏复杂规则和问题，不断调整优化AI模型。DOTA2存在“战争迷雾”设定，AI需根据不完全信息进行推断，这与全信息的国际象棋和围棋不同。OpenAI Five把整张地图看做一个有2万个数据的列表，并通过8个列举值的列表来采取行动。战胜OG战队时，OpenAI Five团队使用的训练计算量比2018年版本增加8倍，在10个实时月内经历了大约4万5千年的DOTA2游戏，平均每天游戏量相当于人类玩家250年积累。

学到的关键经验：OpenAI团队在DOTA2训练环境中最重要的收获是，提升智能体性能的根本并非训练方法突破，而是扩大规模。只要规模够大、结构够合理，AI可表现出强大能力。OpenAI首席科学家Ilya Sutskever称“我们坚信越大越好，OpenAI的目标就是扩大规模”。此外，通过DOTA2训练，OpenAI的学习模式从“强化学习”转变为“基于人类反馈的强化学习（RLHF）”，这些与GPT技术结合塑造出了ChatGPT。

游戏与AI的共生关系及未来展望AIGC助力游戏内容生产：以ChatGPT为代表的AIGC技术成熟后，AI开始反向助力游戏内容生产。GPT- 4可在多个方面辅助游戏制作，如游戏剧本和故事创作、任务和关卡设计、人工智能NPC、自动生成游戏文档、游戏本地化、社区管理和客户支持、游戏内文本和资源生成、测试和质量保证、创意概念和美术设计等。通过与游戏制作团队协作，GPT- 4有望提高游戏开发效率、创新性和质量，但它仍是AI辅助工具，不能完全替代人类创造力和专业知识。目前ChatGPT能制作简单数字游戏，但制作3A游戏大作尚有困难，不过它能帮助游戏开发者生成对话、脚本等数字资产，提升工作效率，缩短制作周期。

未来发展趋势：随着AIGC技术发展，游戏AI智能体（决策智能）会不断迭代升级。生成式智能（AIGC）和决策智能的结合将打开通用人工智能的大门，未来AI与游戏发展会更紧密联系。现实中人们已意识到游戏与人工智能的共生关系，如《经济学人》刊文认为游戏在21世纪全球流行文化及国际竞争中地位重要，AI技术革命将带动“用户自制游戏的兴起”，降低游戏制作门槛；Omdia发布的2023年技术趋势展望报告将“游戏科技（GamesTech）”列为最值得关注的技术趋势之一，认为游戏AI将成为2023年游戏开发中最受关注的热门技术话题；中国音数协游戏工委等的行业调研数据显示，81%的受访者认同游戏促进了AI技术的发展。在OpenAI Five之后，索尼、腾讯等多家科技公司都开始基于游戏训练AI智能体，索尼基于《GT赛车》游戏创新AI强化学习算法，研究成果登上《Nature》杂志封面；腾讯基于《王者荣耀》游戏开发出AI开放研究平台“开悟”，助力构建产学研体系。对于通用人工智能发展，目前以ChatGPT为代表的大语言训练模型让人们窥见AGI未来图景，以游戏AI为代表的决策智能及游戏提供的训练场，正在加快AI走向通用的进程。

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