​Unity 工具 之 Azure OpenAI 功能接入到Unity 中的简单整理的案例项目 一、简单介绍 Unity 工具类，自己整理的一些游戏开发可能用到的模块，单独独立使用，方便游戏开发。 本节介绍，这里在使用微软的Azure 把Azue.AI.OpenAI 接入到Unity中，在Unity中直接调用 Azue.AI.OpenAI 接口函数，实现简单聊天功能，这里简单说明，如果你有更好的方法，欢迎留言交流。 二、实现原理 1、官网申请得到Azure OpenAI 对应的 AZURE_OPENAI_ENDPOINT 和 AZURE_OPENAI_KEY，以及对应的模型名 DeploymentOrModelName 2、把相关的 dll 引入进来，主要有 Azure.AI.OpenAI、 Azure.Core 等等 3、创建客户端 OpenAIClient = new(new Uri(AZURE_OPENAI_ENDPOINT ), new AzureKeyCredential(AZURE_OPENAI_KEY));

使用vue高仿了chatgpt的前端，后端使用python flask openai实现。 开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，后端使用了最新模型在分支toGpt3.5上，加上了流式响应。 新的模型更加强大，更加智能

这本书是一本全面的、丰富实例的指南，适合所有级别的学习者使用OpenAI GPT-3、DALL·E 2、CLIP和Whisper开发AI应用程序。它涵盖了使用 GPT-3 的基本概念和技术，并提供了一种实践性的学习方法。 ChatGPT、GPT、GPT-3、DALLE 和 Codex 都是由 OpenAI 开发的人工智能技术。它们之间的区别如下: 1.GPT( Generative Pre-trained Transformer )是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，用于生成文本 2.GPT-3 是 GPT 系列中最新的版本，它具有比以前版本更强大的语言生成能力，并且可以执行一些简单的任务，例如翻译和问答 3.ChatGPT是一个基于 GPT-3 的聊天机器人，可以与用户进行自然对话。 4.DALL·E 是一种图像生成模型，可以根据文本描述生成图像 5.Codex 是一种基于机器学习的代码生成器，可以根据自然语言描述自动生成代码 这些技术都是 OpenAI 开发的人工智能技术，但它们各自专注于不同领域，并具有不同的功能和应用。

ChatGPT 余额查询源码可以帮助用户快速查询其在 OpenAI 上使用 ChatGPT 的余额。这个查询源码可以方便地上传到虚拟机上进行使用。使用起来非常简单，只需要一些基本的编程知识和技能。 通过使用这个源码，用户可以随时查询他们在 OpenAI 上使用 ChatGPT 的余额情况，并及时了解当前的账户情况。这对于需要长时间使用 ChatGPT 的用户来说是非常重要的，因为它可以帮助他们更好地规划、管理和预算其在 OpenAI 上的使用额度。

ChatGPT接入项目实例openai接口 前端uniapp，单页面，精简，无杂七杂八引入，后端python flask框架接口数据转发 部署教程及示例

.netframework6.0 使用Betalgo.OpenAI.GPT3库 实现从textBox1输入问题，点击发送按钮，提出的问题和结果显示到listBox1窗口 需要注意的是需要自己注册获得openAI的密钥，以及代理地址，否则无法访问获得结果

桨板-DALL-E OpenAI的DALL-E的PaddlePaddle版本实现。 现在，此实现仅包含dVAE部分，无法从文本生成图像。 安装套件 通过点子安装： $ pip install paddledalle==1.0.0 -i https://pypi.python.org/pypi 轮装安装： 快速开始 import paddle import paddle . nn . functional as F import paddle . vision . transforms as T import paddle . vision . transforms . functional as TF from PIL import Image from dall_e import load_model , map_pixels , unmap_pixels target_i

GAN/CLIP/Diffusion是AIGC(AI-Generated Content)发展的三大模型。目前AIGC生成正在完成从简单的降本增效（以生成金融/体育新闻为代表）向创造额外价值（以提供绘画创作素材为代表）转移，跨模态/多模态内容成为关键的发展节点。AIGC拥有三大模型:GAN、CLIP和Diffusion。 AIGC应用场景广泛。1)文本生成:文本交互成为未来发展方向;2）音频生成:Al编曲将成为Al音频生成中的快速成长赛道;3）图像生成:目前仍然难以达到稳定可靠的生成高质量图像;4）视频生成:跨模态生成领域的中高潜力场景;5）图像、视频、文本间的跨模态生成:文本到视频转换目前还处于技术尝试阶段;6）策略生成:国内相关游戏厂商普遍存在内部开发或外部测试需求;7)虚拟人生成:视频是短期的发展重点。 中国AIGC产业仍处于发展初期，底层技术相较国外仍有较大差距。国内最先兴起的是Al写作和语音合成模块，虚拟人概念刚兴起，但技术层面还存在差距，众多国内厂商从内容布局入手，同时众多厂商目前商业模式不成熟，还停留在免费引流阶段。此外，AIGC目前主要客户集中在B端，厂商话语权较弱，未

目录 第一章 ChatGPT 的背景与意义 6 1.1自然语言处理的发展历史 6 1.2大规模预训练语言模型的技术发展历程 8 1.3ChatGPT 技术发展历程 8 1.3.1ChatGPT 的相关技术 10 1.3.2ChatGPT 技术发展脉络的总结 11 1.3.3ChatGPT 的未来技术发展方向 12 1.4ChatGPT 的优势与劣势 13 1.4.1ChatGPT 的优势 13 1.4.2ChatGPT 的劣势 15 1.5ChatGPT 的应用前景 16 1.5.1在人工智能行业的应用前景及影响 17 1.5.2在其他行业的应用前景及影响 17 1.6ChatGPT 带来的风险与挑战 19 第二章 ChatGPT 相关核心算法 24 2.1基于 Transformer 的预训练语言模型 24 2.1.1编码预训练语言模型（Encoder-only Pre-trained Mod- els） 24 2.1.2解码预训练语言模型（Decoder-only Pre-trained Mod- els） 25 2.1.3基于编解码架构的预训练语言模型（Encoder-de

优点: 1.类人对话体验较为真实，无论是问题的回复和答案的梳理均和真人保持类似，即使在追问阶段也可以直接用代词去指代上一个问题中的主语，无需二次输入;2.对于归纳总结类的问题已经展现独特的能力，本质上是在汇总多个搜索结果的内容，大大减少搜索时间; 3.对于不熟悉的领域可以迅速给出简明的梳理，帮助快速熟悉;4.持续的追问可以实现类人的互动，沉浸感大大增强; 5.在结合上下文语境中，可以进一步给出更为准确的回答，比如一词多义，结合上下文，可以分行业解读。 缺点: 1.数据库内容只到2021年，对于涉及到2022年，或者在2022年有变动的问题无能为力; 2.专业较强的领域无法保证正确率，即使在鸡兔同笼此类初级问题中仍然存在错误，并且英文回答和中文回答存在明显差异化; ⒉.核心问题在于对于自己不熟悉的问题中会强行给出一定的答案，即使答案明显错误，依然会坚持下去，直到明确戳破其掩饰的内容，会立马道歉，但本质上会在不熟悉的领域造成误导。 实际体验从四类问题出发，并对此进行追问 1）对于某名词的直接询问，包含公司、热词、明星、电影等;2）对于某事件或政策的梳理; 3）对于不同行业的对比; 4）专业