AI: 生成 AI と大規模モデル

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="your-api-key")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "How to return a product?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# OpenAI API の最小呼び出し
from openai import OpenAI
client = OpenAI()  # 環境変数 OPENAI_API_KEY を使用
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in 3 languages."}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Hello! / ¡Hola! / Hello!

入力:  "The cat sat on the"
手順 1: "The cat sat on the" → "mat" を予測（最もありそうな次トークン）
手順 2: "The cat sat on the mat" → "." を予測
手順 3: "The cat sat on the mat." → "<END>" を予測
出力: "The cat sat on the mat."

テキスト:   "Hello, world!"
トークン: ["Hello", ",", " world", "!"]     → 4 トークン

テキスト:   "artificial intelligence"
トークン: ["art", "ific", "ial"]               → 3 トークン（サブワード分割）

# tiktoken でトークン数を計算
import tiktoken

encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o-mini")

texts = [
    "Hello, world!",
    "The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
    "Artificial intelligence is changing the world.",
    "Generative AI is transforming the world."
]

for text in texts:
    tokens = encoding.encode(text)
    print(f"Text: {text}")
    print(f"  Tokens: {len(tokens)} | Decoded: {encoding.decode(tokens[:3])}...")
    print()

テキスト: Hello, world!
  トークン数: 3 | 復号: Hello...

テキスト: The quick brown fox jumps over the lazy dog.
  トークン数: 10 | 復号: The quick brown...

テキスト: Artificial intelligence is changing the world.
  トークン数: 8 | 復号: Artifici...

テキスト: Generative AI is transforming the world.
  トークン数: 8 | 復号: Generative AI is...

温度 = 0    → 常に最もありそうなトークンを選択（決定的）
温度 = 0.7  → 基本はありそうだが多少のばらつき（チャットのデフォルト）
温度 = 1.0  → 自然なばらつき、学習した分布に従う
温度 = 2.0  → 非常にランダム、しばしば意味不明

Top-P = 0.1  → 最もありそうな上位 10% のトークンのみ（保守的）
Top-P = 0.9  → 確率の 90% をカバーするトークンを考慮（中程度）
Top-P = 1.0  → すべてのトークンを考慮（フィルタなし）

# 異なる温度での出力を比較
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

prompt = "Write a one-sentence description of a sunset."
temperatures = [0, 0.5, 1.0, 1.5]

for temp in temperatures:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=temp,
        max_tokens=50
    )
    text = response.choices[0].message.content
    print(f"Temperature={temp}: {text}")
    print()

Temperature=0: 太陽が地平線の下に沈み、空をオレンジとピンクの色合いに染めた。

Temperature=0.5: 金色の光が地平線に広がり、太陽は琥珀色の雲の海に溶けていった。

Temperature=1.0: その日の最後の息吹が雲を燃やし、世界をクリムゾンと金の温かな夕映えで包んだ。

Temperature=1.5: 銅色、すみれ色、あり得ないばらの色が、太陽が降伏する中、砕けた空に枯れ花のように咲き乱れた。

# システムプロンプト付きの基本的な OpenAI API 呼び出し
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
        {"role": "user", "content": "What is a Transformer in 2 sentences?"}
    ],
    temperature=0.3
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"\nTokens used: {response.usage.total_tokens}")

Transformer は自己注意を基盤とするニューラルネットワークアーキテクチャで、すべての入力トークンを並列に処理できる。2017 年に提案され、GPT や BERT といった現代の LLM の基盤となった。

使用トークン数: 58

# OpenAI API を使ったマルチターン会話
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

conversation = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful Python tutor."}
]

questions = [
    "What is a list comprehension?",
    "Can you show me an example?",
    "What if I want to filter even numbers?"
]

for q in questions:
    conversation.append({"role": "user", "content": q})
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=conversation,
        temperature=0.3
    )
    reply = response.choices[0].message.content
    conversation.append({"role": "assistant", "content": reply})
    print(f"User: {q}")
    print(f"Bot:  {reply[:120]}...")
    print()

ユーザー: What is a list comprehension?
ボット:  リスト内包表記は Python でリストを簡潔に作る方法で、for ループと任意の条件を 1 行の構文にまとめられる…

ユーザー: Can you show me an example?
ボット:  もちろん。基本的な例はこうです。squares = [x**2 for x in range(10)] これで [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] が作れる…

ユーザー: What if I want to filter even numbers?
ボット:  条件を加えます。evens = [x for x in range(20) if x % 2 == 0] これで [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] が得られる…

# OpenAI API を使ったストリーミング出力
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in 3 sentences."}],
    temperature=0.5,
    stream=True
)

print("Streaming response: ", end="")
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
print("\n\n[Stream complete]")

ストリーミング応答: 量子コンピュータは重ね合わせ状態になれる量子ビット（キュービット）を使い、0 と 1 を同時に表す。これにより量子コンピュータは多くの計算を並列に処理でき、特定の問題を指数関数的に高速化する。主な応用には暗号化、創薬、最適化がある。

[ストリーム完了]

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# AI コピーライティングアシスタント
# 入力: 商品説明
# 出力: 3 スタイルの広告コピー
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from openai import OpenAI
client = OpenAI()

product = "Wireless noise-cancelling headphones, 40-hour battery, $199"

styles = [
    ("Professional", "Write a professional, feature-focused ad copy."),
    ("Emotional", "Write an emotional, lifestyle-focused ad copy."),
    ("Humorous", "Write a humorous, witty ad copy.")
]

print("=" * 60)
print(f"Product: {product}")
print("=" * 60)

for style_name, style_prompt in styles:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": f"You are an expert copywriter. {style_prompt}"},
            {"role": "user", "content": f"Write ad copy for: {product}. Keep it under 80 words."}
        ],
        temperature=0.8,
        max_tokens=150
    )
    copy = response.choices[0].message.content
    tokens = response.usage.total_tokens
    cost = (response.usage.prompt_tokens * 0.15 + response.usage.completion_tokens * 0.60) / 1_000_000
    print(f"\n[{style_name}]")
    print(f"{copy}")
    print(f"\n(トークン数: {tokens}, コスト: ${cost:.6f})")

print("\n" + "=" * 60)

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商品: Wireless noise-cancelling headphones, 40-hour battery, $199
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[Professional]
プレミアムなノイズキャンセリング技術と 40 時間の连续再生バッテリーを体験。当社のワイヤレスヘッドホンはクリアな音質と快適な設計を $199 で提供。集中と品質を求めるプロフェッショナルに最適。

（トークン数: 72, コスト: $0.000032）

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雑音から逃れよう。このヘッドホンを着ければ世界が遠のく——40 時間の純粋で途切れない bliss。朝の通勤でも静かな夜でも、あなたのサウンドトラックが待っている。$199 で手に入る、聴こえる平和。

（トークン数: 68, コスト: $0.000030）

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隣人のカラオケがうるさくて疲れた？このノイズキャンセリングヘッドホンが混沌を遮断し、40 時間の甘い静寂を届ける。引っ越すより安い $199。あなたの耳が感謝するはず。

（トークン数: 58, コスト: $0.000025）

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