【大模型】chat/completions和completions区别

在深度学习和自然语言处理领域，大模型（如GPT系列）被广泛应用于各种任务，如文本生成、问答系统、对话生成等。在使用这些模型时，开发者通常会遇到两个术语：“chat/completions”和“completions”。尽管这两个术语都涉及文本生成，但它们的使用场景和接口参数存在一些关键区别。

1. 基本概念

• completions：这个接口通常用于简单的文本生成任务。在这个模式下，用户将给定的提示（prompt）传递给模型，模型将基于该提示生成一段文本。生成的文本通常是基于上下文自回归生成的，即模型根据前面的文本逐个单词预测下一个单词。

• chat/completions：这个接口旨在支持更复杂的对话场景，允许用户与模型进行更自然的交流。这种模式下，用户不仅可以提供提示，还可以通过系统角色、用户角色和助手角色的对话形式，进行多轮对话。

2. API 调用示例

以下是基于OpenAI API的示例代码，展示了如何使用这两种接口：

Completions 接口示例

import openai

# 使用Completions接口生成文本
openai.api_key = '你的API密钥'

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt="今天天气不错，我想去公园散步。",
    max_tokens=50
)

print("生成的文本：", response.choices[0].text.strip())

在上面的代码中，我们使用了openai.Completion.create方法，它接收一个提示文本作为输入，并生成一段补全文本。这里的max_tokens参数控制生成文本的最大长度。

Chat/Completions 接口示例

import openai

# 使用Chat/Completions接口与模型进行对话
openai.api_key = '你的API密钥'

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个友好的助手。"},
    {"role": "user", "content": "今天天气怎么样？"}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=messages,
    max_tokens=50
)

print("助手的回复：", response.choices[0].message['content'].strip())

在这段代码中，我们使用了openai.ChatCompletion.create方法，传递了一组消息。这些消息包括角色和内容，模型会根据这种对话结构生成相应的回复。这种方法更加灵活，适用于多轮对话的场景。

3. 主要区别

• 上下文处理：completions接口通常一次性获取输入并生成输出，而chat/completions接口则能处理多轮对话，保留上下文信息，使得对话更加自然。

• 角色定义：在chat/completions中，可以明确区分系统、用户和助手角色，允许开发者设定不同的角色动态，有利于建立更复杂的对话逻辑。

• 使用场景：completions适用于简单的文本生成场景，而chat/completions更适合复杂的、交互式的对话场景。

结论

选择合适的API接口对于实现不同的任务至关重要。对于简单的文本生成，可以使用completions接口；而在需要进行多轮对话或交互的场景下，chat/completions接口则更为合适。理解二者的差异将有助于开发者更有效地应用大模型，实现各种自然语言处理的需求。