애플리케이션에서 GPT-3 사용 방법, 예제

API 키를 설정하는 방법, 응답을 생성하는 방법, 생성된 텍스트에 접근하는 방법을 포함하여 GPT-3 API를 사용하는 방법에 대한 자세한 안내를 제공할 것입니다.

인공지능에 대한 새로운 편에 오신 것을 환영합니다. 이전 기사에서 설명했듯이 GPT-3(Generative Pretrained Transformer 3)은 OpenAI에서 개발한 최첨단 언어 처리 모델입니다. 많은 양의 데이터에 대해 학습되었으며 다양한 주제에 대해 인간과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다. GPT-3의 기능에 액세스하는 방법 중 하나는 API를 통해 개발자가 GPT-3을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 하는 것입니다.

API 키 설정, 응답 생성, 생성된 텍스트에 접근하는 방법 등 GPT-3 API 사용 방법에 대한 자세한 안내를 제공할 예정이며, 이 글을 끝으로 자체 프로젝트 및 애플리케이션에서 GPT-3를 사용하는 방법에 대한 기초를 갖추게 될 것입니다.

 

 

단계별 가이드

Python과 함께 GPT-3를 사용하려면 API와 상호 작용하기 위한 공식 Python 라이브러리인 OpenAI 라이브러리를 사용해야 합니다.

 

 

API 키 구성

먼저 OpenAI API 키를 등록해야 합니다. 이 키를 통해 GPT-3 API에 액세스하여 파이썬 스크립트에 사용할 수 있으며, OpenAI 웹 사이트에서 API 키를 등록할 수 있습니다.

API 키가 확보되면 OpenAI 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 작업은 파이썬 패키지 관리자인 pip을 사용하여 수행할 수 있습니다. 라이브러리를 설치하려면 터미널을 열고 다음 명령을 실행하십시오:

pip install openai

 

 

설치가 완료되면 다음 코드를 사용하여 파이썬 프로젝트로 가져올 수 있습니다:

import openai

 

OpenAI 패키지를 가져온 후 API 키를 다음과 같이 구성할 수 있습니다:

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

 

 

 

GPT-3을 사용한 완성 생성

가져온 OpenAI 패키지와 해당 API 키가 구성되어 있으므로 이제 테스트 프로그래밍을 시작할 준비가 되었습니다. Completion 클래스에는 사용할 모델, 완료할 프롬프트, 생성할 최대 토큰 수(개별 텍스트 단위) 등 여러 매개 변수가 사용됩니다.

GPT-3에는 크기와 용량이 서로 다른 여러 모델 버전이 있습니다. 이 예를 들어 text-davinci-002 모델을 사용합니다.

애플리케이션에서 GPT-3 사용 방법, 예제 1

 

예를 들어, text-davinci-002 모델을 사용하여 최대 50개의 토큰을 3개 생성하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

애플리케이션에서 GPT-3 사용 방법, 예제 2

 

반환된 완료 개체는 완료 개체 목록을 포함하고 있으며, 각 개체에는 생성된 응답이 포함된 텍스트 필드가 있습니다. for 루프를 통해 각 완료의 텍스트에 액세스할 수 있습니다:

이 코드는 콘솔에 생성된 완료를 각각 인쇄합니다.

텍스트에서 임의성 수준을 제어하기 위해 온도와 같은 추가 매개 변수를 전달할 수 있으며, 생성할 토큰의 최대 수를 설정하기 위해 max_tokens를 전달할 수 있습니다. 매개 변수에 대해 더 알고 싶다면 이전 기사에서 가장 중요한 것에 대해 자세히 이야기했음을 상기합니다.

다음 코드는 이전 예제와 유사하지만 일부 추가 매개 변수가 있습니다:

애플리케이션에서 GPT-3 사용 방법, 예제 3

 

 

"your_api_key_here"를 OpenAI에서 이전에 얻은 API 키로 교체해야 합니다.

API와 사용 방법에 대해 궁금하고 더 알고 싶다면 설명서에 액세스할 수 있으며, 이는 매우 잘 설명되어 있습니다.

 

 

GPT-3이 직장에 어떤 영향

GPT-3는 언어 처리 모델이지만 일반적으로 직접 고용에는 사용되지 않습니다. 오히려 개발자와 연구자가 작업을 돕기 위해 사용할 수 있는 도구입니다.

GPT-3의 잠재적인 용도 중 하나는 자연어 처리(NLP) 분야인데, 이는 감정 분석과 같은 응용 프로그램을 개발하고 인간과 같은 텍스트를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 엔지니어는 사용자 입력에 대한 응답 또는 자동으로 생성되는 콘텐츠와 같은 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 텍스트를 생성하는 목표로 챗봇 또는 언어 번역 도구를 개발하는 데 사용합니다.

데이터 과학자와 같이 GPT-3을 사용하여 제품 설명이나 기사 요약을 생성하는 다른 작업도 있습니다.

마지막으로, 또 다른 예로 카피라이터가 있습니다. 카피라이터는 일반적으로 제품 설명 또는 마케팅 카피와 같은 작성을 위한 사람과 같은 텍스트를 생성하기 위해 이를 사용합니다.

전반적으로, 비록 GPT-3가 현재 직접적인 고용 동기는 아니지만, 그것은 광범위한 분야에서 사용될 가능성이 있습니다. 오히려, 그것은 일부 업무 환경에 있는 사람들이 그들의 일을 더 빨리 끝낼 수 있도록 돕는 도구입니다.

 

 

결론

결론적으로, GPT-3는 게임을 포함한 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있는 강력한 언어 처리 모델입니다. 아이디어를 주기 위해, 예를 들어보겠습니다.

게임에서 GPT-3의 잠재적인 용도 중 하나는 플레이어의 행동과 선택에 기초하여 NPC(플레이어가 아닌 캐릭터)와 대화를 생성하는 것일 수 있습니다. 예를 들어 플레이어가 캐릭터를 돕기로 선택하면 NPC는 감사한 마음으로 응답하고 보상을 제공할 수 있습니다. 반면 플레이어가 NPC에서 훔치기로 선택하면 NPC는 분노와 적대감으로 응답할 수 있습니다. 이것의 위대한 점은 플레이어, 상황, 요일 및 시간에 따라 반응이 다를 것이며, 그것이 비디오 게임 세계와의 상호 작용을 더 실제적으로 만들 것이라는 것입니다.

전반적으로, 사람과 같은 텍스트를 생성하는 GPT-3의 능력은 그것을 많은 분야에서 가치 있는 도구로 만들고, 조금씩, 우리의 일터에서 그것이 점점 더 자리잡는 것을 볼 것입니다.