大模型chat/completions和completions区别解析
目录
- completions 端点
- chat/completions 端点
- 总结
chat/completions
和 completions
是 OpenAI API 中的两个不同的端点,它们提供了不同的功能和交互模式。以下是它们的主要区别:
completions 端点
用途:
- 主要用于生成文本补全。你提android供一个提示(prompt),模型会基于这个提示生成后续的文本。
交互模式:
- 单次请求-响应模式。你发送一个提示,模型返回一个补全结果。
适用场景:
- 适用于需要连续生成文本的场景,如编写文章、代码补全、生成故事等。
示例请求:
{ "model": "text-davinci-003", "prompt": "Once upon a time, in a land far, far away,", "max_tokens": 100 }
示例响应:
{ "id": "cmpl-5eU3oZz1w9Q8Jt3B3o5Q5Z5Z1", "object": "text_completion", "created": 1609459200, "model": js"text-davinci-003", "choices": [ { "text": " there lived a wise old owl who knew all the secrets of the forest...", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": "length" } ], "usage": { "prompt_tokens": 10, "completion_tokens": 100, "total_tokens": 110 } }
chat/completions 端点
用途:
- 主要用于对话生成。你提供一系列对话消息,模型会基于这些消息生成下一条回复。
交互模式:
- 多轮对话模式。你可以提供一个包含多轮对话的消息列表,模型会基于整个对话上下文生成回复。
适用场景:
- 适用于需要多轮对话的场景,如聊天机器人、客户服务、对话系统等。
示例请求:
{ "model": "gpt-4", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}, {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."}, {"role": "user", "content": "Where was it played?"} ] }
示例响应:
{ "id": "chatcmpl-5eU3oZz1w9Q8Jt3B3编程o5Q5Z5Z1", "object": "chat.completion", "created": 1609459200, "model": "gpt-4", "choices": [ { "message": { "role": "assandroidistant", "content": "The 2020 World Series was played at Globe Life Field in Arlington, Texas." }, "index": 0, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 50, "completion_tokens": 20, "total_tokens": 70 } }
总结
completions
端点适用于单次文本补全任务,通常用于连续文本生成。chat/completions
端点适用于多轮对话生成任务,提供更自然的对话体验。
选择哪个端点取决于你的具体需求。
- 如果你需要生成连续的文本,
completions
端点可能更合适。 - 如果你需要处理多轮对话,
chat/completions
端点会更适合。
到此这篇关于大模型chat/completions和completions区别解析的文章就介绍到这了,更多相关大模型chat/completions和completions内容http://www.devze.com请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)!
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