前言
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
一、AI是什么？
二、大模型能干什么
大模型，全称「大语言模型」，英文「Large Language Model」，缩写「LLM」。
三、大模型能干什么
其实，它只是根据上文，猜下一个词（的概率）……
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
client = OpenAI()
prompt = "今天我很" # 改我试试
prompt = "下班了，今天我很"
prompt = "放学了，今天我很"
prompt = "AGI 实现了，今天我很"
response = client.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo-instruct",
prompt=prompt,
max_tokens=512,
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].text, end='')
输出结果:开心，明天我就会忘记它们。我很努力地吸收这些知识，如果明天还记得它，那么我就做的对。
+
+工作就像一场棋局，参与者并不知道一方具体的策略，所以我总是觉得要不断地猜测，要不断地思考，这样才能活的更久，也才能更健康。
四、怎么用好AI
把 AI 当人看。
把 AI 当人看。
把 AI 当人看。
五、用python体验OpenAi
from openai import OpenAI
# 加载 .env 文件到环境变量
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 初始化 OpenAI 服务。会自动从环境变量加载 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL
client = OpenAI()
# 消息
messages = [
{
"role": "system",
"content": "你是助手小p，是一个智能机器人。每周二、四你都会外出锻炼。" # 注入新知识
},
{
"role": "user",
"content": "周末会去锻炼吗吗？" # 问问题。可以改改试试
},
]
# 调用 GPT-3.5
chat_completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=messages
)
# 输出回复
print(chat_completion.choices[0].message.content)
回答:不好意思，周末不锻炼。锻炼安排在每周二、四。如果有什么问题或者需要帮助，请随时告诉我哦！
