一、与
是 公司的一个技术产品，使用了 GPT（ Pre- ）技术，是一个用于对话生成的预训练语言模型，还有很多其他模型。
(来自：的解释)
是一家人工智能研究公司，它开发并提供了一系列人工智能技术和产品，包括SDK开发包。
(来自：的解释)
可以理解为：
提供的SDK能力更加丰富，而是使用的GPT技术实现的一款自然语言处理模型产品。
所以要接入的能力，还是要看所能提供的开放接口能力如何。
二、目前公开的几款产品
2.1
我们可以通过 /chat来打开的在线聊天界面_(需要先注册，目前不支持国内注册)_。
具体的聊天的情况，这里不赘述了，的实力目前在网络上已经被证实。
就目前个人使用的情况来看。目前在搜索知识相关的内容，用之后，很少会再打开Baidu和。除非一些系统性的知识，或者极个别业务类知识搜索。但是对于科普类、以及常见类知识，的答复明显要比搜索引擎更精准，且十分清楚你意图搜索的内容是什么。
2.2 DALL·E
DALL·E 是 研发的一种新型的生成式预训练语言模型，它能够从文字描述中生成全新的图片。它可以生成各种各样的图片，从卡通形象到复杂的科技图像，它是一种非常先进且有趣的人工智能技术。
(来自：的解释)
我们打开网址：可以更直观看见这款产品。
2.3 GPT-3
GPT-3( 3)：这是 最强大的 NLP 模型，拥有出色的语言生成能力。
（来自的解释）
网上流传可以写出论文的就是GPT-3这款产品，实际也是应用GPT-3的”text–003″模型。
网址为：右侧Model选择”text–003″。
2.4 CLIP
CLIP( -Image )：这是一种跨语言和图像的模型，可以在图像和文本间进行对比。
这里不再介绍。官方网站是 但是我没有打开。
三、基于的Demo开发
接口文档
/doc
从目前官方的接口文档来看：的原生接口支持和Node.js语言，但也同时支持的API接口形式。所以目前其他语言可以通过Http的API请求形式，来调用的接口。
这里先以为例，尝试调通一个接口。
3.1 Model
在开始之前，我们需要理解的最关键的一个概念，就是的训练模型Model。
对于我们从来没有接触过人工智能技术的人来说，始终认为人工智能开发一定是要自己训练的，但是完全降低了人工智能的业务开发门槛，我们完全不需要神经网络、NLP、深度学习等人工智能领域工程师及算法工程师，就可以直接使用训练好的强大模型为我们进行业务赋能。
我们可以理解为现在已经有很多基础能力相当成熟的“AI大秘书”为我们进行服务。
他们的名字分别是：(达芬奇)、curie(居里)、(巴贝奇)和ada(艾达)等。
Model擅长复杂的意图，因果关系，面向特定受众的概括Curie语言翻译，复杂分类，文本情感，概括中等分类，语义搜索分类Ada文本解析，简单分类，地址校正，关键词
注意：任何由更快的模型（如Ada）执行的任务都可以由更强大的模型（如Curie或）执行，所以只需要记住“达芬奇最强”即可。
综上，在我们进行使用进行业务接口开发时，应该尝试不同的场景，选择最适合的Model为我们提供分析能力。
当然，不仅仅只有这些模型，在的官方文档上有说明可以给开发者提供的开发能力，如下：
这五大能力，各自提供了接口让开发者进行接入和使用。其中“Fine-“将是定制化的model训练接口，当然是你不希望使用现有的”大秘书”。
全部Model模型List可见官方文档：/doc
在GPT-3模型中，各个“AI大秘书”的最新版本和情况如下：
3.2 基于”text–003″的text文本处理Demo（）
代码很简单，如下：
的sdk
对于来讲，安装环境十分的简单，如下指令即可：
pip
如果你用的语言或其他语言，不需要安装环境，直接调用官方的接口即可。
这里面需要一个，的获取办法是，首先要注册账号，如果您之前已经可以使用产品，说明你已经有了账号，然后在/acc 网页中，生成即可。
提示信息
= “用写一个API-,且有一个路由/tal,给客户端返回'你好TAL'的能力”
在文本Model中，就是我们的输入问题文本。
接下来，我们来执行上述的代码，得到如下结果：
这样就已经基于”text–003″的能力得到了我们想要的答案，也证明我们Demo的调度是通过的。
四、的基于接口开发及微信GPT案例
4.1 基础结构体定义
4.2 的请求接口封装
我们依然可以通过上述封装的接口去请求的Model模型，获得我们得到的结果。这里的Demo运行就不再展示。
然后，基于的API能力再加上微信小程序的代理程序模块_（__由于涉及到微信代理作弊程序，这里代码省略）_，可以代理本地微信程序的消息转发，最终可以实现的效果如下：
目前也有第三方实现的的GPT接口封装，项目名称为go-gpt3。
开源代码在 / ，实现基本代码如下：
是的，这很令人惊奇，你现在已经具备使用人工能力开发业务了，且接口竟然如此的简单。至于model的选择和参数和接口的选择，详细看文档就可以了，本文是快速入门，这里就不再赘述了。
五、有关接入的功能假设模型
5.1 智能ToB运营售前、售后、技术支持系统
整体思路为，应用提供的Files大文件训练和Fine-tune自定义业务Model能力。尝试基于已有的成熟Model再叠加业务内容，进行简单的知识补充即可。
5.2 智能家庭助理
方案和上述方案类似，只不过需要将详细的操作手册换成常见的QA汇总文本。
六、方案可行性评估
注:解决方案为基于模型的初探方案，商业模式和产品可行请问你们的产品经理。
先说下我这里的想到的几个问题，进行抛转：
1、如果在短时间内在中国出现一个普及类的大众产品问世，所以现在普通业务企业接入可能将毫无意义，因为大家都会在那个普及的产品上去提问知识，就好比当搜索引擎刚出来的时候，我们在自己的产品植入搜索引擎能力，短期有点效果，长期是无意义的。最后大家都会到一个地方去搜索。
2、对于能力的性能问题以及回答问题的准确性，目前还没有商业应用落地的真实数据，第一口吃螃蟹还需要谨慎一些。
3、就国内来说，在几个月之前就已经有一小波热提峰值，但是很快就下去了，但近期突然引起大家热议，或有资本运作及推动，学习知识没错，在没有掌握充足的相关知识和应用领域客观调研下，要小心自己不要成为”韭菜”哦^_^。
4、科学很重要，科学的普及更重要，而普及才是最难的，引用AI来创造价值才是最难的。目前只是展示了潜力，但潜力不能当饭吃，只有实力才能当饭吃。目前还是“流行话题”占比高一些，聊这个话题会显得高级，所以才喜欢聊，但又有多少人真的懂，多少人真的了解且认真思考过，甚至又有多少人去试用一下。
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