一、概述
在AI的世界里，确保技术的行为符合我们的期望至关重要。OpenAI最近发布了一份名为Model Spec的文档初稿，这份文档旨在明确定义其AI模型在API和ChatGPT中应有的行为准则。Model Spec不仅列出了模型应遵循的核心目标，还提供了在目标冲突时的解决策略。
这份文档的诞生，标志着OpenAI在人工智能领域的一个新尝试：通过人类反馈来强化学习（RLHF）。虽然Model Spec目前还未全面投入使用，但它的部分内容已经基于OpenAI在RLHF方面的实践经验。更令人兴奋的是，OpenAI正在探索让模型能够直接从Model Spec中学习的方法。
Model Spec只是OpenAI构建负责任AI的一部分，它与OpenAI的使用政策相辅相成，共同指导人们如何正确使用API和ChatGPT。
OpenAI选择公开Model Spec，是为了增加透明度，让公众了解他们如何塑造AI模型的行为，并邀请大家参与到这一过程中来。他们希望通过公众的反馈，不断优化和改进Model Spec。就像AI模型本身一样，Model Spec也将是一个不断进化的文档，随着时间和经验的积累而日趋完善。
二、API快速入门
安装OpenAI Python Library
shell
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pip install --upgrade openai设置API Key
shell
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export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
发送请求
python
python
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from openai import OpenAI
client = OpenAI()
# 请求参数将在下文中介绍
completion = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a poetic assistant, skilled in explaining complex programming concepts with creative flair."},{"role": "user", "content": "Compose a poem that explains the concept of recursion in programming."}]
)print(completion.choices[0].message)
curl
shell
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curl https://api.openai.com/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" -d '{"model": "gpt-3.5-turbo","messages": [{"role": "system","content": "You are a poetic assistant, skilled in explaining complex programming concepts with creative flair."},{"role": "user","content": "Compose a poem that explains the concept of recursion in programming."}]
}'
三、API接入使用
OpenAI的Audio、Chat、Completions、Embeddings、Images、Moderations接口均已支持，路径、参数和OpenAI的保持一致，这里仅列出一些平台自定义且公开的API文档。
在实际使用中您只需要从下方的API端点中选择一个作为基础URL，替换掉https://api.openai.com，或者在后面拼接一下文档中的路径即可。
headers = {'Content-Type': 'application/json','Authorization': f'Bearer {api_key}'
}
def chat(messages):request_body = {"model": "gpt-3.5-turbo-1106","messages": messages,"temperature": 0}logger.info("gpt请求参数：{}".format(json.dumps(request_body, ensure_ascii=False, indent=4)))response = requests.post(url="https://cn2us02.opapi.win/v1/chat/completions", headers=headers, json=request_body)print(response)logger.info("gpt请求结果：{}".format(json.dumps(response.json(), ensure_ascii=False, indent=4)))return response
if __name__ == '__main__':response=chat([{"role": "user", "content": "你现在是一名优秀的大数据开发工程师，精通hive、spark等sql语法，请帮我分析一下这个sql语句，并给出优化建议，如果sql语句有错误，请给出错误提示。\n\nselect count(1) from dm_user_login_log where dt='2023-01-01' and user_id='100000000000000000' and login_type='1' andlogin_status='1' and login_time between '2023-0"}])reply_content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]logging.info("sql优化结果：{}".format(reply_content))
INFO - gpt请求参数：{"model": "gpt-3.5-turbo-1106","messages": [{"role": "user","content": "你现在是一名优秀的大数据开发工程师，精通hive、spark等sql语法，请帮我分析一下这个sql语句，并给出优化建议，如果sql语句有错误，请给出错误提示。\n\nselect count(1) from dm_user_login_log where dt='2023-01-01' and user_id='100000000000000000' and login_type='1' andlogin_status='1' and login_time between '2023-0"}],"temperature": 0
}
2024-06-30 16:08:22,154 - DEBUG - Starting new HTTPS connection (1): cn2us02.opapi.win:443
2024-06-30 16:08:25,557 - DEBUG - https://cn2us02.opapi.win:443 "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 1228
2024-06-30 16:08:25,558 - INFO - gpt请求结果：{"id": "chatcmpl-9fjtemnKAy0aXVDVVh3Upa82aHuo3","object": "chat.completion","created": 1719734902,"model": "gpt-3.5-turbo-1106","choices": [{"index": 0,"message": {"role": "assistant","content": "1-01 00:00:00' and '2023-01-01 23:59:59';\n\n这个SQL语句的目的是统计在2023年1月1日用户ID为100000000000000000的用户登录类型为1且登录状态为1的登录次数。\n\n优化建议：\n1. 索引优化：确保dm_user_login_log表中dt、user_id、login_type、login_status、login_time字段都有合适的索引，以加快查询速度。\n2. 时间范围优化：可以考虑将login_time字段的时间范围查询改为大于等于'2023-01-01 00:00:00'且小于等于'2023-01-01 23:59:59'，这样可以避免使用between语句，提高查询效率。\n3. 数据分区优化：如果dm_user_login_log表按照日期进行了分区，可以根据分区字段dt进行分区查询，以减少扫描的数据量。\n\n错误提示：\n在SQL语句中，'andlogin_status'应该为'and login_status'，即在login_status字段和条件之间应该有一个空格。"},"logprobs": null,"finish_reason": "stop"}],"usage": {"prompt_tokens": 123,"completion_tokens": 297,"total_tokens": 420},"system_fingerprint": "fp_44132a4de3"
}
2024-06-30 16:08:25,558 - INFO - sql优化结果：1-01 00:00:00' and '2023-01-01 23:59:59';这个SQL语句的目的是统计在2023年1月1日用户ID为100000000000000000的用户登录类型为1且登录状态为1的登录次数。优化建议：
1. 索引优化：确保dm_user_login_log表中dt、user_id、login_type、login_status、login_time字段都有合适的索引，以加快查询速度。
2. 时间范围优化：可以考虑将login_time字段的时间范围查询改为大于等于'2023-01-01 00:00:00'且小于等于'2023-01-01 23:59:59'，这样可以避免使用between语句，提高查询效率。
3. 数据分区优化：如果dm_user_login_log表按照日期进行了分区，可以根据分区字段dt进行分区查询，以减少扫描的数据量。错误提示：
在SQL语句中，'andlogin_status'应该为'and login_status'，即在login_status字段和条件之间应该有一个空格。
def tts(messages):request_body = {"model": "tts-1","input": messages,"voice": "alloy","response_format": "mp3","speed": "1","temperature": 0}logging.info("tts请求参数：{}".format(json.dumps(request_body, ensure_ascii=False, indent=4)))response = requests.post(url="https://cn2us02.opapi.win/v1/audio/speech", headers=headers, json=request_body)return response.content
def images(prompt):request_body = {"model": "dall-e-2","prompt": prompt,"integer": 1,"size": "256x256"}logging.info("tts请求参数：{}".format(json.dumps(request_body, ensure_ascii=False, indent=4)))response = requests.post(url="https://cn2us02.opapi.win/v1/images/generations", headers=headers, json=request_body)return response.content
四、战略规划
OpenAI在长期主义与战略规划方面表现得尤为突出。公司自成立以来，就以“负责任地发展人工智能”为愿景，并致力于构建通用型、自主学习的先进AI系统。这种长远视角体现在：
1.基础研究投入
OpenAI对AI的基础理论和关键技术进行深入探索和实践，不急于快速商业变现，而是追求核心技术的突破。
2.安全可控
OpenAI关注AI技术的社会影响，强调AI的安全性、可解释性和可控性，通过制定和实施相关策略确保其开发的技术能够安全且有益于社会进步。
3.迭代优化
对于诸如GPT系列模型等重大研发项目，OpenAI持续投入资源进行迭代升级，每一代新模型都基于前代成果进行改进，力求不断提升AI能力的同时降低潜在风险。
4.人才积累
OpenAI重视人才队伍建设，吸引了众多世界级的科研人员和工程师加入，形成了一支富有创新力和执行力的团队，为长期发展奠定了坚实基础。
5.生态建设
OpenAI通过开源部分项目和技术，建立了一个广泛的开发者社区，这有助于共同推动AI技术的发展，并在未来可能创造更大的市场价值和社会价值。
总之，OpenAI的长期主义体现在其不仅追求技术创新，更注重在人工智能领域建立可持续发展的生态系统，以及积极应对伴随科技进步而产生的伦理道德和社会责任问题，这正是其成功的关键因素之一。
AI不会淘汰人类，但会淘汰不会用AI的人
这不是科幻电影，而是2025年全球职场加速“AI化”的缩影。从最新数据看，全球已有23%的知识型岗位因AI大模型缩减规模，而在编程、翻译、数据分析等领域，替代率更飙升至40%以上。当AI开始撰写法律合同、设计建筑图纸、甚至独立完成新药分子结构预测时，一个残酷的真相浮出水面：人类与AI的竞争，已从辅助工具升级为生存战争。
留给人类的时间窗口正在关闭。学习大模型已不是提升竞争力的可选项，而是避免被淘汰的必选项。正如谷歌CEO桑达尔·皮查伊所说：“未来只有两种人：创造AI的人，和解释自己为什么不需要AI的人。”你，选择成为哪一种？
1.AI大模型学习路线汇总
L1阶段-AI及LLM基础
L2阶段-LangChain开发
L3阶段-LlamaIndex开发
L4阶段-AutoGen开发
L5阶段-LLM大模型训练与微调
L6阶段-企业级项目实战
L7阶段-前沿技术扩展
2.AI大模型PDF书籍合集
3.AI大模型视频合集
4.LLM面试题和面经合集
5.AI大模型商业化落地方案
