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模型效果的好坏，最重要的是数据集，而不是架构，超参数，优化器。 我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。当我花费这些时间观察调整各

这个指南分享了从大型语言模型（有时称为GPT模型）如GPT-4 中获得更好结果的策略和技巧。这里描述的方法有时可以结合使用以达到更好的效果。我们鼓励进行实验，找到最适合您的方法。

2024年4月，我们宣布了一系列新功能和改进的助手API，并将我们的Beta版移至一个新的API版本，OpenAI-Beta: assistants=v2。了解更多详情，请查看我们的迁移指南。

我们已经改变了助手 API 在 beta 的 v1 版本和 v2 版本之间工具和文件的工作方式。今天，通过 API，两个 beta 版本仍然可以访问，但我们建议尽快迁移到我们 API 的最新版本。

类似于聊天完成 API，助手 API 支持函数调用。函数调用允许您描述函数给助手 API，并让它智能地返回需要调用的函数及其参数。

代码解释器允许助手在受限执行环境中编写和运行 Python 代码。该工具可以处理具有不同数据和格式的文件，并生成带有数据和图形图像的文件。

文件搜索通过从其模型外部获取的知识增强了助手的功能，例如专有产品信息或用户提供的文档。OpenAI 自动解析和分块您的文档，创建并存储嵌入，并使用向量和关键字搜索来检索相关内容，以回答用户的查询。

助手 API 旨在帮助开发人员构建功能强大的 AI 助手，能够执行各种任务。1. 助手可以调用 OpenAI 的模型，并提供特定的指令来调整它们的个性和能力。

助手 API 允许你在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手具有指令，并可以利用模型、工具和文件来响应用户的查询。目前，助手 API 支持三种类型的工具：代码解释器、文件搜索和函数调用。

学习如何将适度考虑融入你的人工智能应用中。适度端点是一个工具，你可以用它来检查文本是否具有潜在的有害性。开发者可以使用它来识别可能有害的内容，并采取行动，比如将其过滤掉。

学习如何将音频转换为文本。音频 API 提供了语音转文本的端点，转录和翻译，基于我们先进的开源大型-v2 Whisper 模型。

阿里EMO技术的最新进展，现在集成进通义千问app，允许用户通过图+音频生成任意时长的视频，实现全民演唱的互动体验。

微软VASA-1项目通过单张肖像照片和语音音频，生成具有精确唇音同步、栩栩如生的面部行为和自然头部运动的超逼真对话脸部视频。该技术展现了在实时效率、分布外泛化和解耦能力方面的显著优势，并强调了负责任的

学习如何将文字转换为栩栩如生的口头语音。音频 API 提供基于我们的 TTS（文本到语音）模型的语音端点，支持实时音频流传输。

学习如何使用 GPT-4 来理解图像。具有视觉功能的 GPT-4 Turbo 允许模型接收图像并回答与之相关的问题。了解图像上传、处理、成本计算、模型限制等详细信息。

学习如何在API中使用DALL·E生成或操作图像。 图像API提供了三种与图像交互的方法： 1. 根据文本提示从头开始创建图像（适用于DALL·E 3和DALL·E 2） 2. 通过让模型替换预先存

探索如何通过微调OpenAI模型来定制应用程序，提高文本生成质量，降低成本，并减少延迟。了解微调步骤、模型选择、数据集准备、以及如何使用微调模型。