这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了cusor编程IDE + 配置gpt3.5 api。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
1、购买gpt3.5的api
可以使用这个
https://www.mailline.org?from=1726
也可以自己想办法去官网获取
如果是mailline，需要选择第一个，可以先买一个看看，我每次都是买10个，一个0.8元，有5美刀的额度。
下单后获取到key，发送的密钥就是我们需要的key了
2、cusor
下载安装：https://github.com/getcursor/cursor
cusor跟vscode类似，网上可以找到很多教程，我就不做赘述了，我自己的使用体验是比vscode好用很多。
3、配置cusor的密钥
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-807390.html
开始prompt式编程文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-807390.html
到了这里，关于cusor编程IDE + 配置gpt3.5 api的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
在上一篇文章中，介绍了如何入门人工智能编程，并开始了学习 Python 编程语言的基础知识。本文是系列文章的第二部分，我们将继续探讨 Python 编程，但这次我们将使用 Visual Studio Code（简称 VSCode）作为我们的集成开发环境（IDE）。VSCode 是一个功能强大的文本编辑器，它可以
详情点击链接：GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用 一OpenAI 1.最新大模型GPT-4 Turbo 2.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API 3.GPT Store 4.从0到1创建自己的GPT应用 5. 模型Gemini以及大模型Claude2 二定制自己的GPTs 1.自定义GPTs使用 2.聊天交流的方式制作自己
来自论文：Language Models are Few-Shot Learners Arxiv：https://arxiv.org/abs/2005.14165v2 记录下一些概念等。，没有太多细节。 预训练LM尽管任务无关，但是要达到好的效果仍然需要在特定数据集或任务上微调。因此需要消除这个限制。解决这些问题的一个潜在途径是元学习——在语言模型
关于GPT-3的主要事实: 模型分类 :GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750亿不等。 模型大小 :最大的GPT-3模型有1750亿参数。这比最大的BERT模型大470倍(3.75亿个参数) 体系结构 :GPT-3是一种自回归模型，使用仅有解码器的体系结构。使用下一个单词预测目标进行训练 学习方式 :G
GPT3 模型过于巨大 GPT3是T5参数量的10倍！ 训练GPT3的代价是$12百万美元 Zero-shot Ability GPT3的思想是不是能拿掉Fine-tune 只需要给定few-shot或者zero-shot就能干相应的任务了。 few-shot learning（no gradient descent）： 给一点点的prompt one-shot learning： 给一个prompt zero-shot leaning：什么都不给
真正的 ChatGPT API， gpt-3.5-turbo ，终于来了！不同于之前的 GPT3 text-davinci-003 的 api 版本。 GPT 3.5 版本生成的回答将十分的智能。 下图是现在OpenAI提供的模型。其中 gpt-3.5-turbo 是效果最好的模型。 最近ChatGPT很火，使用与InstructGPT相同的方法，使用来自人类反馈的强化学习 Reinf
![大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/587446-1.png)
在自然语言处理问题中，可从互联网上下载大量无标注数据，而针对具体问题的有标注数据却非常少，GPT 是一种半监督学习方法，它致力于用大量无标注数据让模型学习 “常识”，以缓解标注信息不足的问题。其具体方法是在针对有标签数据训练 Fine-tune 之前，用无标签数据
GPT4和GPT3.5都是由OpenAI开发的大规模自然语言生成（NLG）模型，它们可以根据给定的文本输入生成相关的文本输出。它们都属于预训练语言模型（PLM），即在大量无标注文本上进行无监督学习，然后在特定任务上进行微调或零样本学习。 那么，GPT4和GPT3.5有什么区别呢？主要有
GPT-3.5 系列是一系列模型，从 2021 年第四季度开始就使用文本和代一起进行训练。以下模型属于 GPT-3.5 系列： code-davinci-002 是一个基础模型，非常适合纯代码完成任务 text-davinci-002 是一个基于 code-davinci-002 的 InstructGPT 模型 text-davinci-003 是对 text-davinci-002 的改进 gpt-3.5-turbo-030
GPT3.5接口调用方法主要包括openai安装、api_requestor.py替换、接口调用、示例程序说明四个部分。 Python openai库可直接通过pip install openai安装。如果已经安装openai，但是后续提示找不到ChatCompletion，那么请使用命令“pip install -U openai”来升级openai。
