OpenAI 對 API 進行了更新，其中包括一種名為函數(shù)調(diào)用（function calling）的功能，它允許開發(fā)人員向 GPT-4 和 GPT-3.5 描述函數(shù)，并讓模型創(chuàng)建代碼來執(zhí)行這些函數(shù)。

根據(jù) OpenAI 的說法，函數(shù)調(diào)用有助于聊天機器人的開發(fā)，這些聊天機器人能夠利用外部工具，將自然語言轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫查詢，并從文本中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些模型經(jīng)過了微調(diào)，不僅可以識別應(yīng)該調(diào)用函數(shù)的實例，還可以提供與函數(shù)簽名一致的 JSON 響應(yīng)。

由于函數(shù)調(diào)用發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，人工智能模型可以智能地與外部工具和 API 連接。開發(fā)人員可以通過為這些模型指定函數(shù)來訪問大量的功能和服務(wù)。通過使用外部工具來響應(yīng)查詢、搜索數(shù)據(jù)庫或從非結(jié)構(gòu)化文本中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這種連接使人工智能模型能夠完成超出其自然能力之外的任務(wù)。由于函數(shù)調(diào)用，人工智能模型變得更加通用和有效，能夠應(yīng)對現(xiàn)實世界中的復雜挑戰(zhàn)。

隨著 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 的發(fā)布，開發(fā)人員現(xiàn)在可以向這些模型描述函數(shù)。因此，模型可以智能地生成 JSON 對象，這些對象包含調(diào)用這些函數(shù)所需的參數(shù)。這一激動人心的開發(fā)提供了一種更可靠的方式，將 GPT 的功能與外部工具和 API 連接起來，為無縫集成開辟了新的可能性。

這些模型已經(jīng)開發(fā)出了一種能力，可以根據(jù)用戶輸入通過仔細的微調(diào)來識別應(yīng)該激活哪個函數(shù)。此外，他們還學會了提供與特定函數(shù)簽名相匹配的 JSON 答案。開發(fā)人員現(xiàn)在可以通過使用函數(shù)調(diào)用更可靠、更一致地從模型中獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

除了函數(shù)調(diào)用，OpenAI 還推出了 GPT-3.5-turbo 的增強版本，該版本提供了一個顯著擴展的上下文窗口。該上下文窗口以標記或原始文本為單位測量，表示模型在生成進一步文本之前考慮的文本量。這一擴展允許模型訪問和整合更大的信息體，使其能夠做出更明智和與上下文相關(guān)的響應(yīng)。

人工智能開發(fā)中的函數(shù)調(diào)用允許模型使用開發(fā)人員設(shè)計的工具，使它們能夠擴展自己的能力并集成定制的功能。這種協(xié)作方法彌合了人工智能模型和開發(fā)人員設(shè)計的工具之間的差距，促進了人工智能系統(tǒng)的多功能性、適應(yīng)性和創(chuàng)新性。