在快速发展的人工智能领域，文本生成模型已成为基石，彻底改变了我们与机器学习技术的交互方式。在这些模型中，GPT-4 脱颖而出，展示了前所未有的理解和生成类人文本的能力。本文深入探讨了使用 GPT-4 生成文本的基础知识，提供了 Python 代码示例，以指导初学者创建自己的 AI 驱动的文本生成应用程序。
了解 GPT-4GPT-4，即生成式预训练转换器 4，代表了 OpenAI 文本生成模型系列的最新进展。它建立在其前辈的成功基础上，提供了更深入和对上下文的细致入微的理解，使其能够产生与各种风格和格式的人类写作非常相似的文本。
GPT-4 的核心是利用 transformer 架构，以深度学习的原理运行。这种架构使模型能够以不同的方式关注输入文本的不同部分，使其能够掌握语言的细微差别并生成连贯的、与上下文相关的响应。
GPT-4 和 Python 入门要试验 GPT-4，需要访问 OpenAI 的 API，它提供了一种直接的方式来利用该模型，而无需从头开始训练它。
以下 Python 代码片段演示了如何使用 OpenAI API 通过 GPT-4 生成文本：
蟒
from openai import OpenAI# Set OpenAI API keyclient = OpenAI(api_key = 'you_api_key_goes_here') #Get your key at https://platform.openai.com/api-keysresponse = client.chat.completions.create( model="gpt-4-0125-preview", # The Latest GPT-4 model. Trained with data till end of 2023 messages =[{'role':'user', 'content':"Write a short story about a robot saving earth from Aliens."}], max_tokens=250, # Response text length. temperature=0.6, # Ranges from 0 to 2, lower values ==> Determinism, Higher Values ==> Randomness top_p=1, # Ranges 0 to 1. Controls the pool of tokens. Lower ==> Narrower selection of words frequency_penalty=0, # used to discourage the model from repeating the same words or phrases too frequently within the generated text presence_penalty=0) # used to encourage the model to include a diverse range of tokens in the generated text. print(response.choices[0].message.content)在此示例中，我们使用该函数生成文本。该参数指定要使用的模型版本，表示使用截至 2023 年 12 月的可用数据训练的最新 GPT-4 预览。该参数将初始文本馈送到模型，作为生成内容的基础。其他参数，如 ，并允许我们控制输出的长度和创造力。client.chat.completions.createmodel"gpt-4-0125-preview"messagesmax_tokens, temperaturetop_p
应用和影响GPT-4 的应用远远超出了简单的文本生成。从娱乐到客户服务等行业都发现其能够创建引人入胜的叙述、生成信息丰富的内容，甚至以自然的方式与用户交谈。然而，随着我们将这些模型更深入地整合到我们的数字体验中，道德考虑就成为了最重要的问题。偏见、错误信息和滥用的可能性等问题需要采取深思熟虑的部署和监管方法。
结论GPT-4 的功能代表了人工智能领域的重大飞跃，它提供了可以非常准确地理解和生成类似人类文本的工具。此处提供的 Python 示例可作为探索文本生成模型巨大潜力的起点。随着我们不断突破人工智能所能实现的界限，谨慎驾驭道德环境仍然至关重要，确保这些技术增强人类的创造力和知识，而不是减损它。
综上所述，GPT-4 不仅展示了现代人工智能的力量，也邀请我们重新构想人机交互的未来。随着每一次进步，我们离一个世界更近了一步，在这个世界里，机器不仅能理解我们说的话，还能理解它们背后的含义和情感，从而为创造力、效率和理解带来新的可能性。
原文标题：Exploring Text Generation With Python and GPT-4
原文链接：https://dzone.com/articles/exploring-text-generation-with-python-and-gpt-4
作者：Ashok Gorantla
编译：LCR
