ChatGPT开放GPT3.5 api，上来就一把王炸

当下，AI语言模型技术逐渐成熟，人工智能应用逐渐深入生活的各个领域，而Chatgpt 3.5正是其中的代表之一，由于目前深度学习领域中预训练的语言模型以及自然语言处理技术的不断进步，GPT-3成为最为强大的自然语言生成模型，对于对话生成任务做得尤其出色，而Chatgpt 3.5 则是GPT-3的一个优秀的开源实现，最近接口开放，成为了广大开发者打造AI聊天机器人的“利器”。

Chatgpt 3.5是通过深度学习技术生成的高质量自然语言生成模型。它已经被用来生成电子邮件，写作文，并赢得了图灵奖。其最大贡献之一是，它利用先进的统计学习算法自动学习大量可用数据中的文本语言模式，生成了超过亿级别的参数，从而使其具有强大的语言生成能力。同时，Chatgpt 3.5具备不断学习和迭代更新能力，可以自我学习语言的使用和语法的变化，从而不断提高对话的质量。

现在，Chatgpt 3.5接口开放，开发者们可以直接访问Chatgpt 3.5的API接口。它提供了各种接口，可以用来生成各种类型的自然语言文本，如对话、生成、文本分类等。这些接口可以被第三方应用程序*使用，以便构建定制化的应用，例如AI客服、聊天机器人、文本生成等。

下面，为了更好地理解Chatgpt 3.5接口的使用，我们来看一段Python代码实现Chatgpt 3.5生成对话的例子：

import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"
model_engine = "davinci"

def generate_response(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )

    message=response.choices[0].text.strip()
    return message

# Ejemplo de uso
prompt = "Por favor, dime una broma sobre Programación"
response_text = generate_response(prompt)
print(response_text)

在上面的代码中，我们首先设置了API访问的密钥，然后选择模型引擎"davinci"。接下来，我们定义了一个函数generate_response(prompt)，它的作用是生成对话。在这个函数中，我们使用openai.Completion.create()函数来指定生成文本的各项参数，比如prompt表示输入的起始文本，max_tokens表示生成文本的最大长度。函数最后返回一个message变量，即生成的对话内容。最后，通过向generate_response()函数中传入一个字符串参数作为生成的“开场白”，程序将会返回产生的一份对话文本。

通过Chatgpt 3.5的API接口，我们可以轻松地实现对话生成、文本分类、关键词提取、生成复杂文本等各种自然语言处理任务，有助于快速打造出一个完整的AI聊天机器人系统，为用户提供出色的人工智能服务。

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