OpenAI platform : Get Started : イントロダクション

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OpenAI platform : Get Started : イントロダクション (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 07/22/2023

* 本ページは、以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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OpenAI platform : Get Started : イントロダクション

概要

OpenAI API は、自然言語やコードの理解や生成を必要とする、事実上任意のタスクに適用できます。OpenAI API はまた画像の生成や編集、あるいは発話をテキストに変換するために使用することもできます。OpenAI API はまた画像の生成と編集や発話をテキストに変換することもできます。私たちは様々な機能と価格帯を持つ広範囲の モデル に加えてカスタムモデルを 微調整する 機能を提供しています。

 

リソース

 

主要コンセプト

GPT

OpenAI の GPT (生成的事前訓練済み transformer) モデルは自然言語とコードを理解するために訓練されました。GPT はそれらの入力へのレスポンスでテキスト出力を提供します。GPT への入力はまた「プロンプト」とも呼ばれます。プロンプトの設計は基本的には貴方がどのように GPT モデルを「プログラム」するかで、通常は指示 (instructions) やどのように成功的にタスクを完遂するかの何某かの例を提供することによります。GPT は非常に多岐に渡るタスクで使用できて、コンテンツ or コード生成、要約、会話、創造的な作文等を含みます。GPT ガイド と GPT ベストプラクティス・ガイド で詳細をお読みください。

 

埋め込み (Embeddings)

埋め込みはデータのピースのベクトル表現で、そのコンテンツ and/or その意味の諸相 (aspects) を保持することが意図されています。ある点で類似しているデータのチャンクは無関係のデータよりも近い埋め込みを一緒に持つ傾向にあります。OpenAI は、入力としてテキスト文字列を受け取り、出力として埋め込みベクトルを生成するテキスト埋め込みモデルを提供しています。埋め込みは、検索、クラスタリング、リコメンデーション、異常検出、分類等のために有用です。埋め込みガイド で埋め込みについて詳細をお読みください。

 

トークン

GPT と埋め込みモデルはトークンと呼ばれるチャンクでテキストを処理します。トークンは普通に存在する、文字のシークエンスを表します。例えば、文字列 ” tokenization” は ” token” と “ization” に分解されます、その一方で ” the” のような短い一般的な単語は単一トークンとして表現されます。センテンス内で、各単語の最初のトークンは通常はスペースキャラクターで始まることに注意してください。特定の文字列をテストするために私たちの トークナイザーツール を確認して、それらがどのようにトークンに変換されるかをご覧ください。経験則で、英語テキストについて 1 トークンはおよそ 4 文字で、0.75 単語です。

念頭に置くべき一つの制限は、GPT モデルについて連結されたプロンプトと生成出力はモデルの最大コンテキスト長以下でなければならないことです。埋め込みモデルについては (これはトークンを出力しません)、入力はモデルの最大コンテキスト長よりも短くなければなりません。各 GPT と埋め込みモデルに対する最大コンテキスト長は モデルインデックス で見つけられます。

 

ガイド

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以上