我的 AI 学习一周总结：ChatGPT API 发布

即然接下来的时间准备投身 AI 行业应用层开发，那就隔三岔五分享一下近期学到的知识、在做的事情吧。（配图是今天用第一次用 SD 生成的图片，prompt：“a beautiful girl“。）

ChatGPT API 发布

今天（2023-03-02，美国时间 03-01） OpenAI 正式发布了 ChatGPT API，即 基于 gpt-3.5-turbo 模型的。它的价格更便宜，$0.002/1k tokens，比之前 text-davince-003 便宜 10 倍。它能提供更好的对话质量，还提供了新的结构化数据接口，相信会给应用开发者带来更多的空间。

chatgpt 等 npm 包也相应更新，如果没有办法搞定绑卡操作，可以继续用这些社区接口白嫖。

不过国内的服务器已经不能直接访问 OpenAI API 了，国内的同学可能需要多花一些功夫，或者金钱。

尝试 Vercel Edge Function

之前开发 GPT-3 插件的时候，有同学介绍了 Building a GPT-3 app with Next.js and Vercel Edge Functions 一文，于是我尝试把 API 挪到 Vercel Edge Function 上，然后失败。

今天写本文的时候，又看了眼 TwitterBio 的例子，发现代码并没有写错。排查来排查去，原来是自己犯蠢，部署环节出了问题。如今已经可以使用了。回头重构下插件，添加一些功能进去。

学习社区 ChatGPT API 仓库

ChatGPT 的开发商 OpenAI 提供两大块服务，API 和 ChatGPT 网页版。API 需要绑卡，有一定门槛；网页版可以免费用，不过存在偶尔连不上、响应慢等情况，据说买 plus 之后会有好转。

于是社区就开发了网页版转 API 的工具，可以用来搭建自己的 ChatGPT API。但是需要使用反向代理服务器作为中转，开发者也不提供反向代理服务器的源码，存在一些风险，所以我看完就不打算使用了。

（现在我想想，所谓的代理服务器，是不是搞个 nginx 就可以了……

本地搭建 Stable Diffusion 环境

搭建过程其实很简单，难点主要在下载 pip 包和模型上，受限于墙内的网络环境，原本简单的下载变得异常艰辛。还好在换用国内 pip 源之后，我终于在本地搭建成功 Stable Diffusion Web UI 环境。大体过程如下：

1. 安装必须的软件环境，比如 cmake、python3.10 等
2. clone AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
3. 修改 pip 源
4. 反复执行 ./webui 直至安装成功
5. 模型可以在 Civitai 下载

Whisper 模型

Whisper 模型是 OpenAI 释出的开源模型，可以用来做语音识别，据说效果非常好。它不仅可以识别语音内容，还可以根据声纹，区分不同的发言人。所以用途也很广，比如视频会议之后，可以用它生成会议的文字记录。如果再结合 ChatGPT，就可以进行内容总结、会议摘要等工作，想象空间很大。

因为开源，所以可以自己搭建服务器，据说不需要很强的计算能力，庶民可用。OpenAI 这次也放出了 Whisper API，方便用户使用。

ChatGPT 新知

中文语料少的副作用

使用英文要求 ChatGPT 创作哈姆雷特的故事，它会拒绝，因为它知道哈姆雷特，新故事如果背景差异过大，它就会拒绝。但如果用中文，因为语料不足，哈姆雷特对它来说也只是个人名，它就会很配合。

名人资料

GPT-3 会大量混淆中国名人，比如郭德纲、岳云鹏；相对来说，ChatGPT 就好很多。

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现在 AI 工具与 AI 基础设施层出不穷，日新月异应接不暇，学起来既有动力也有压力。下一步希望能把所有工具的环境都搭建起来，先积累感性认识再说。

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