OpenAI API とは
OpenAI API は GTP-3 ベースの NLP(自然言語処理) モデルを、準備など不要で手軽に、 Web API として利用できるサービスで、β版を含めて試用ができるようになっています。(2021年11月末現在1)
- OpenAI API Top Page: サインアップなどはこちらから
- OpenAI API Overview (※要サインイン)
- OpenAI ドキュメント (※要サインイン)
OpenAI API の種類
Examples を見ると、たくさんの種類があるように見えるのですが、API としては以下の 5 種類になります。
Documentation: Guides ※要サインイン
OpenAI API のエンジン
API の種類とは別に、ベースとなるエンジンが用意されています。
- Base : 一般的な NLP
- Instruct : Instruction (指導、教育) といった用途に
- Codex : コーディング用
- Content filter :
それぞれのエンジンは MLの複雑さやマシンパワーによってさらに細分化されています。(※ない場合もあります。) Davinch > Curie > Babbage > Ada の順で強力(&高価) になります。どのレベルのエンジンを利用するといいのか、というガイドの他、Comparison Tool というモノも用意されています;
- Davinch : Complex intent, cause and effect, summarization for audience
- Curie : Language translation, complex classification, text sentiment, summarization
- Babbage : Moderate classification, semantic search classification
- Ada : Parsing text, simple classification, address correction, keywords
Documentation: Engines ※要サインイン
ひとまず OpenAI API に触れてみる
まずはサインアップ
メールアドレス or Google | Microsoft アカウントで試用サインアップします。
サインアップすると、ひとまず Free Trial プランが紐づけられるようです。上限＄18.00、一番高価な Davinch モデルで ＄0.0600 / 1K tokens ということなので、"お試し" 程度はできそうです。(Token は投入する単語数で換算2)
Playground でお試し
OpenAI API のいくつかの機能は Playground というオンラインツールで試すことができます。全部ではありませんが、日本語の利用も可能な機能もあります。
主な機能は Examples にまとめられています。
以下、いくつか日本語入力 OK だったものを挙げてみます。
Classification
Documentation: Classification ※要サインイン
Playground: Classification ※要サインイン
クラス分類(ラベル付け)を行う機能ということで、サンプルはエンティティの自動タグ付け(のようなもの)になっていました。同じ要領で日本語で入力したところ、何となく正しいタグが生成されているのが分かります。
Chat (Completion - Conversation)
Documentation: Completion - Conversation ※要サインイン
Playground: Chat ※要サインイン
会話を生成する機能、でこれまた日本語で入力したところ、こちらの入力に対して質問を返す文章が生成されました。
Generation (Completion - Generation)
[Documentation: Completion - Generation]
(https://beta.openai.com/docs/guides/completion/generation) ※要サインイン
Examples ではなく Documentation のリンクから Playground を開きます。
ある程度の長さの文章を入力すると、それに続く文章が生成されました。生成されたものを必要に応じて修整し、続きを生成させることも可能です。
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OpenAI Blog: OpenAI’s API Now Available with No Waitlist(2021/11/18) ↩
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"You can think of tokens as pieces of words, where 1,000 tokens is about 750 words.(Pricing ページ引用)" とのことですが、日本語や全角はどのようにカウントしているのか．．．。! ↩