前言
昨晚 2 點半，OpenAI 給注冊用戶群發了一封郵件，大致內容就是已經開放 chatGPT 相同的模型 gpt-3.5-turbo ，注冊用戶可以隨意調用 API。當然了，價格便宜 10 倍。
體驗過官網版本的 ChatGPT(基于 GPT-3.5)和民間自行搭建的聊天應用(基于 GPT-3)后，你就能感受到，GPT-3 和 GPT-3.5 的差距還是挺大的。
不多說，我們按照官方文檔來體驗一下 chatGPT 的同款模型 gpt-3.5-turbo 究竟有多強大。
上代碼
看過我上一篇博客 3 分鐘教你用 Python 搭建 ChatGPT 的朋友應該都知道，OpenAI 給提供的 API 非常易用，一行代碼就可以解決所有問題。當然 GPT-3.5 也是一樣，只需要做一點點微調。
更新 openai 模塊
新的模型得使用 openai-0.27 及其以上版本，使用如下代碼更新 openai 模塊。
pip install -U openai
調用接口獲取返回信息
代碼
調用 openai.ChatCompletion.create 函數獲取返回信息。
import openai
# 填寫注冊OpenAI接口賬號時獲取的 OpenAI API Key
openai.api_key = "OPENAI_API_KEY"
# 提問
prompt = '你是誰？'
# 訪問OpenAI接口
response = openai.ChatCompletion.create(
model='gpt-3.5-turbo',
messages=[
{"role": "system", "content": "你是潘高的私人智能助手。"},
# {"role": "user", "content": "誰贏得了2020年的世界職業棒球大賽?"},
# {"role": "assistant", "content": "洛杉磯道奇隊在2020年贏得了世界職業棒球大賽冠軍。"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
# 返回信息
resText = response.choices[0].message.content
print(resText)
參數
model：使用的模型，gpt-3.5-turbo 是 Chat-GPT 同款模型
messages：消息參數，必須是數組。對話消息可以短至 1 條，也可以填充整個對話消息。通常，對話首先是 system 角色，用于給模型定下一些規則。當然，也可以加入一些 用戶角色 user 和 模型角色 assistant 的對話內容，以便模型可以理解回顧歷史對話內容。
測試
這里我同步測試 GPT-3 和 GPT-3.5 ，看看這次更新的效果。
提問
請描述苯丙酮尿癥的主要癥狀及發病機制
GPT-3
苯丙酮尿癥是一種常染色體隱性遺傳性疾病，其癥狀是尿中陽性的酮體（3-hydroxybutyrate）的持續增加 。它的典型癥狀有脫水、嘔吐、腹瀉、乏力和抽搐等，患者血液中血氨含量異常升高。該疾病已成為某些區域新生兒死亡的主要原因。
發病機制主要是由于缺乏脂肪酸代謝步驟中參與 β-氧化過程的苯丙酮酸脫氫酶（BDH）。由于缺乏苯丙酮酸脫氫酶，導致正常的脂肪代謝受阻，脂肪分解的產物（如酰乙酸和羧酸）無法正常代謝，可以把這些殘留物轉化為酮體，而酮體排入尿液中。
GPT-3.5
苯丙酮尿癥是一種遺傳代謝疾病，主要特點是體內缺乏苯丙酮羥化酶（PAH）或其輔助酶，導致苯丙氨酸不能正常分解代謝，導致體內苯丙氨酸等代謝物質的積累，引起神經系統的功能障礙。
苯丙酮尿癥的主要癥狀包括發育延遲、運動協調障礙、言語障礙、情緒不穩定、智力低下等。在新生兒和嬰兒期，突出表現為精神發育遲緩、受累神經學體征和不同程度的腦病，可能會導致癲癇、智力障礙等嚴重后果。
苯丙酮尿癥的發病機制是由于 PAH 基因突變導致 PAH 酶活性降低或完全缺失，使得苯丙氨酸不能正常分解代謝，導致苯丙氨酸等代謝物質的積累，引起神經系統的功能障礙。此外，苯丙氨酸代謝產物苯丙酮、苯丙醇及苯丙酸等可引起腦細胞氧化應激反應，導致腦損傷和神經系統紊亂。
我的看法
這兩個問答都是不錯的。GPT-3.5 的字數多，詳細一些。
提問
2023 年 A 股能漲到 4000 點嗎？
GPT-3
不能。在當前的政治、經濟和市場狀況下，2023 年 A 股能漲到 4000 點是幾乎不可能的。從歷史上看，A 股價格在 2000 年上漲到 3000 點后幾乎始終保持穩定，最高也沒有超過 3500 點。因此，即使在未來幾年里市場形勢有所改善，A 股也不太可能突破 4000 點。
GPT-3.5
作為一個 AI 語言模型，我無法對未來股市的漲跌作出準確的預測，因為股市的波動往往受到眾多因素的影響，包括宏觀經濟、政策變化、地緣政治風險等等。投資者可以通過研究市場走勢、分析公司基本面和行業情況等等來做出自己的判斷和決策。
我的看法
GPT-3 會根據自己的理解給出肯定的回答，至于這個答案對不對，我無法預知。不過，GPT-3 說歷史上從未超過 3500 點，我依稀記得 A 股曾經最高到了 6000 多點。用歷史數據推測將來事件，我也無法評價這個模型的好壞。
GPT-3.5 的回答就中庸得多。首先說我不知道，然后給出一堆看似合理又沒有多大作用的回答。不過，本身我這個問題也是沒有正確答案的，AI 能回答到這個地步，已經是非常非常不錯了。
提問
你能替代程序員嗎？
GPT-3
不能，作為程序員需要掌握許多技能，如編寫代碼，使用各種編程語言，調試，建立軟件架構等，這些技能是無法通過其他方式替代的。
GPT-3.5
很抱歉，我不能替代程序員。盡管我是一款對話交互的人工智能程序，但我只能根據提供給我的算法和數據回答問題和執行任務。而程序員則需要深入了解編程語言和計算機科學，才能創造性地解決各種技術問題。雖然我可以提供一些編程建議和文檔查詢，但我無法取代專業的程序員。
我的看法
首先，我對他們的回答非常滿意，至少當前環境下，我還不會被替代。再者，GPT-3.5 的的確確在文本方面要強一些。似乎也更懂人情世故一些，不說“不能”，而說“抱歉，我不能...”。這應該是個進步吧。
提問
你使用的模型是 GPT-3 還是 GPT-3.5？
GPT-3
我使用的是 GPT-3。
GPT-3.5
我是 OpenAI 的 GPT-3 模型。至于 GPT-3.5，目前并沒有這個版本的存在，它只是一個虛構的版本。
我的看法
我。。。我被耍了嗎？不是說 gpt-3.5-turbo 是基于 GPT-3.5 嗎？她自己都說自己是 GPT-3 模型。這是怎么肥事？
我的一點思考
總體而言，和我想象的結果相差不大，GPT-3.5 的確是技高一籌。根據我這次不嚴謹的測試，我得到一些結論。
- 在一些既定的專業的問題上，GPT 模型還是可以給出一個比較讓人滿意的答案。
- 即便是有正確的訓練數據，GPT-3 模型也有可能給出錯誤的結論，更別說預測未來的事件。當然，GPT-3.5 模型沒有這個問題，因為 GPT-3.5 不確定的事情，絕不多瞎說一個字。
- GPT 模型的宗旨應該是協助人類來更好的完成工作，而不是替代人類完成工作。
- GPT 模型進化速度非常快，相信將來會更加讓人吃驚。
最后
如果我說，這篇博客是 GPT-3.5 幫我寫的，你怕了嗎？
