概要

ChatGPTのAPIを叩く上で,公式サイトの情報をまとめていく.

この情報は2023/12/05時点での情報となります.

ChatGPTのテキスト生成モデルのAPI詳細については以下を参照ください.

前提知識

ChatGPTについてのある程度の知識
APIとは何か,ある程度の知識
また,以下のキーワードを知っておくといいかもしれません.

キーワード

読むにあたってキーワードの解説をしておきます.

テキスト生成モデル(Text generation models)

いわゆるChatGPTといえばコレという感じのAI(のモデル)
文章の入力に対して文章で返答が返ってくる

モデルの例としては以下がある(もっと多岐にわたる)

GPT-3.5
GPT-4

アシスタント(Assistants)

AIが文章を生成するために,発言に役割が設定されなければならない.

System
Assistant
User

AIが返答する文章はすべてAssinstantとして出力される.
ユーザーが入力する文章はUserだが,過去の会話や前提条件を足すときはSystemやAssinstantも入力する.

埋め込み(Embeddings)

テキスト文字列の関連性を測定します.
例

朝 と System は言語的に遠い(日本語ですらなかったりして関連性がない)
朝 と アサガオ は言語的に少し近い(朝花開くのがアサガオだったりするため)
朝 と 昼 は言語的に近い関係にある(時間帯を示す言語)
朝 と 早朝 は言語的にかなり近い関係にある(ほぼ同意味)

複数キーワードを対象に2次元的にマッピングすることもできます.

こちらの表の1点1点は1つのテキストを意味します.
それらが2次元的にマッピングされていて,視覚的にわかりやすく分類できます.
注意点として,縦軸,横軸には意味がなく,点同士の距離のみが重要になります.
もっと多次元に渡って距離を出しているものを2次元化しているので,観点の1つとしての距離になります.

クラスタリング(大まかな単語の分類分け)も可能です.

トークン

全てのテキストはトークンと呼ばれものの数珠つなぎで解釈,生成されます.
例えば tokenization は token と ization に分けられて解釈されます.
大体の数値として,1トークン英語テキスト4文字or0.75ワードに当たります.

各テキスト生成モデルには最大コンテキスト長が決められていて,
入力情報(プロンプト)と出力情報(アシスタントの回答など)の合算がこれを超えてはいけません.

リンク : 文章がどのようにトークンに分割されるか確認してみましょう

モデル

大雑把なモデル紹介をします.
gpt-3.5-turbo-1106のようにモデルの中でもバージョンや用途,値段が異なる場合があります.
更新頻度が高いため,詳細は公式サイトを確認してください.

GPT-4

言わずと知れたテキスト出力モデル.

入力 : テキスト,画像
出力 : テキスト

GPT-3.5

無料版ChatGPTで使用できるテキスト出力モデル.

入力 : テキスト
出力 : テキスト

DALL・E

画像生成モデル

入力 : テキスト
出力 : 画像

TTS

音声変換モデル

入力 : テキスト
出力 : 音声

※リアルタイム発話のための速度重視モデルと,品質重視モデルがある.

Whisper

音声認識モデル

入力 : 音声データ
出力 : テキスト

Whisperのオープンソースのものと変わらない性能だが,APIの利用は可能

Embeddings

埋め込みモデル

入力 : テキストのリスト(フォーマットは要確認)
出力 : テキスト(JSONと思われる)

テキスト同士の言語的距離を解析できる.

Moderation

入力文章がOpenAIの使用ポリシーに準拠しているかをチェックできます.

入力 : テキスト
出力 : テキスト(カテゴリごとのTrue False等)

例えば暴力的なコンテンツが入力された場合,
threateningの項目がtrueになります.

API使用時にデータ収集はされるか？

data sent to the OpenAI API will not be used to train or improve OpenAI models.
モデルのトレーニングには使用されません.

API data may be retained for up to 30 days, after which it will be deleted.
(unless otherwise required by law)
30日間保持されて,法的問題が無ければ削除されます.

結論 : 公式のAPIを使って会社の機密情報を扱うのはちょっと危ないかもしれない.

エンドポイントの互換性

APIを使用していて,モデルだけアップデートしたい,みたいなことがあると思う.
その場合,互換性を確認する必要がある.
基本的に,大雑把なモデル区分が同じであれば,互換性があると思っていい.

チュートリアル

APIは次のページに書きます！

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