2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

“我的原始笔记是英文写的，下面是ChatGPT翻译而来 :-) 英文书原名 GPT-3: The Ultimate Guide to Building NLP Products with OpenAI API"

这本及时的书籍的作者们带领读者从OpenAI API的基础知识到围绕GPT-3形成的充满活力的生态系统的旅程。他们提供了创建第一个GPT-3驱动应用程序的实用指南，分享了成功基于GPT-3的产品创始人的宝贵见解，并探讨了GPT-3在企业中的应用潜力。

作者还讨论了偏见，虚假信息和环境影响挑战等主题，为读者提供了对GPT-3的当前状态以及应对其限制的持续努力的全面了解。

我在下面总结了这本书对GPT采用实际应用中的挑战，如响应一致性，API成本和数据隐私问题。

Q: 如何确保在为“虚拟人类”生成内容时保持角色一致性？

Fable Studio利用GPT-3生成交互式故事，利用GPT-3为角色的观众互动生成对话和内容。AI主角Lucy的对话由GPT-3提供支持，使她与观众的互动自然而引人入胜。

使用GPT-3创建一致的角色是具有挑战性的。关键在于确保生成的场景符合角色的声音，而不是随意的。

为了在使用GPT-3时保持角色的一致性并避免参与者的影响，Fable Studio采用了以下技术：

1. 仔细制定提示：Fable团队创建了清晰定义角色的提示，这些提示有助于确保GPT-3理解角色的声音并在生成对话时保持一致。
2. 额外的努力控制角色回应：团队投入了额外的努力，以确保GPT-3在可能的回应范围内保持角色一致，防止AI根据参与者输入偏离。
3. 监控互动：Fable Studio密切关注虚拟角色和参与者之间的互动。这使得他们能够在必要时干预以保持角色的预期声音和行为。

Q: Fable Studio如何降低使用GPT-3的成本？

在价格方面，故事讲述用例的挑战在于每个API请求需要提供所有细节，以保持GPT-3与故事的一致性，导致被收取整个tokens集的费用，仅生成几行。这可能是一个挑战。

Fable Studio通过实施以下策略来管理使用GPT-3的成本：

1. 预先生成内容：Fable Studio专注于预先生成各种角色响应的选项。通过这样做，他们可以使用搜索功能在交互过程中找到最合适的响应，而不需要进行额外的API请求。
2. 限制API用户的数量：Fable Studio转向了一种模式，Lucy，虚拟主角，在Twitch流中进行了一对一的对话。观众通过Twitch观看交互，这减少了直接与Lucy交互和进行API调用的人数。这种方法有助于管理与API使用相关的成本。

Q: 【【微信】】如何管理使用GPT-3的成本？

【【微信】】使用GPT-3快速分析和总结来自调查、实时聊天日志、评论和帮助台票据的客户反馈。他们的软件可以识别主题、情绪和情感，从数据中提取见解，并在几秒钟内提供摘要。用户可以用简单的英语提出问题，并根据分析的反馈得到准确的答案。

由于使用GPT-3处理客户数据的成本很高，【【微信】】通过依赖使用GPT-3输出进行训练的BERT和ALBERT内部模型来优化使用。这些模型，令人惊讶地，现在在主题提取和情感分析等任务方面超过了GPT-3的能力。

Q: 【【微信】】如何解决数据隐私问题？

【【微信】】通过依靠其基于独特算法的代码合成能力，而不是从其训练集中搜索和重复使用代码片段，来防止用户之间的代码泄露。这种方法确保了AI模型生成的代码建议大部分都是原创的，而不是直接从其他用户的代码中获取的。

当用户提交代码作为请求的一部分发送给Copilot时，其架构被设计为最小化代码泄露的可能性。需要注意的是，尽管约有0.1%的建议可能包含与训练集中相同的代码片段，但绝大多数建议都是通过代码合成生成的。

此外，发送给【【微信】】的用户数据通常是匿名的，并且得到了精心处理以确保隐私。用于训练模型的数据来自公开可用的代码仓库，这有助于减少公开敏感或私人代码的风险。

Q: 【【微信】】如何解决数据隐私问题？

Algolia是一家搜索解决方案提供商，与OpenAI合作创建了【【微信】】，将GPT-3的语义理解能力与现有的搜索技术相结合。数据隐私是Algolia在实施这项新技术时面临的主要挑战之一。以下是他们如何解决数据隐私方面的问题：

1. 法律和安全：Algolia必须解决各种法律、安全和采购问题，以确保客户的数据在用于训练机器学习模型时受到保护。他们必须与OpenAI建立协议，确保符合GDPR和其他隐私法规的合规性。
2. 数据处理：Algolia需要确保OpenAI不会使用他们的客户数据来训练其他模型或与其他方共享数据。这需要制定严格的协议来保护数据并维护隐私。
3. 数据删除：确保在模型使用完毕后删除客户数据是解决隐私问题的另一个重要方面。Algolia必须制定流程，确保数据被及时安全地删除。
4. 模型融合：Algolia将GPT-3与其他开源模型结合使用，以维持搜索结果的质量。这种方法允许他们控制发送到API的数据量和类型，同时确保结果保持相关和高质量。

Q: 微软Azure OpenAI服务如何解决企业客户的数据隐私问题？

微软Azure通过Azure OpenAI服务解决生产用例的数据隐私问题，这是微软和OpenAI之间的合作。该合作旨在使AI可访问、安全和安全。Azure OpenAI服务专注于三个主要点来确保数据隐私：

1.内容过滤器：Azure OpenAI服务使用内容过滤器确保只有适当的信息被AI处理。这些过滤器包括PII（个人身份信息）过滤器和阻止不适当内容的过滤器。微软的方法是为客户提供调整和迭代内容的工具，以适应其特定领域。 2.监控滥用：Azure OpenAI服务的团队不断监控平台，以防止滥用其AI功能。他们还积极开展安全执行元素，并使用客户反馈了解哪些元素对用户最有意义。 3.安全第一：微软致力于以安全为先的方法，并正在努力为客户提供详细说明其隐私策略实施的架构的文档。这份文件将向客户保证他们的数据得到保护，同时履行负责任的AI使用义务。

其他隐私功能包括地理围栏，它在真实的地理区域周围设置虚拟边界。这确保数据保持在指定的半径内，为数据存储和处理提供了额外的安全层。

python ai识别 python常见的激活参数

最近封号风波好像波及了很多人，我自己注册的账号都没有问题的，以前我调用api都没有特别在意节点的问题，账号目前还在，我认为调用api不是太大的问题。看到今天有很多人因为节点的问题被封号。我决定给自己的程序添加一个ip识别，利用request和geoip模块提前判断网络状况和ip地址，防止自己使用不合适的ip来调用api。

以下是一个相关实例，希望对使用python调用openai?api的朋友有所帮助。其中

GeoLite2-City.mmdb文件需要自己手动下载，下载方式可以问newbing。

import re【【微信】】

import geoip2.database

# ip地址归属列表

# ipaddresslist=['China','United States','Hong Kong','Singapore','Japan','Australia','Germany','France','South Korea','Taiwan','India', 'Russia', 'Turkey', 'New Zealand']

ipuseopenailist=['United States','Australia','Germany','France','India','Turkey','New Zealand']

ipbanopenailist=['China','Hong Kong','Singapore','Japan','South Korea','Taiwan','Russia']

try:

? ? response=re【【微信】】.get('https://api.ipify.org')

? ? client_ip=response.text

? ? # print(client_ip)

? ? # Replace YOUR_DATABASE_FILE with the path to your GeoLite2-City.mmdb file

? ? reader=geoip2.database.Reader(r'F:\BaiduNetdiskWorkspace\zahuo\自己的兴趣\USEAI\GeoLite2-City\GeoLite2-City.mmdb')

? ? response=reader.city(client_ip)

? ? countryname=response.country.name

? ? reader.close()

? ? if countryname in ipuseopenailist:

? ? ? ? print(countryname,": 可以使用openai")

? ? else:

? ? ? ? print(countryname,": 不可以使用openai")

? ? # print(response.country.name)

? ? # print(response.subdi【【微信】】.most_specific.name)

? ? # print(response.city.name)

? ?

except re【【微信】】.exceptions.RequestException as e:

? ? print("网络连接失败:", e)