ChatGPT is een handige tool van OpenAI waaraan je allerlei vragen kunt stellen. Maar het is ook mogelijk om de slimme chatbot in je eigen programma’s in te zetten. In deze nieuwe reeks leren we je hoe je ChatGPT in Python gebruikt en zo teksten samenvat, informatie uit teksten haalt, teksten vertaalt of een eigen chatbot creëert.

ChatGPT is een chatbot met uitgebreide mogelijkheden. Je geeft instructies in een tekstvenster en krijgt een antwoord terug. Je kunt zelfs een hele conversatie voeren en extra vragen stellen. De tool is ontwikkeld door OpenAI en getraind op een grote dataset van teksten.

De dienst is gratis uit te proberen, maar je moet er wel voor aanmelden. Bezoek hiervoor de OpenAI-website en klik op Sign up. Voer een e-mailadres en een wachtwoord in, of meld je aan met een bestaand account bij Google, Microsoft of Apple. OpenAI stuurt een e-mail naar je opgegeven adres; klik op de link om je e-mailadres te bevestigen. Daarna vul je je naam en een mobiel telefoonnummer in. OpenAI stuurt een zescijferige code via sms naar je telefoon, die je op de website invoert om je account aan te maken.

Je bent nu aangemeld op de website, die vanaf nu ook te openen is via de pagina https://chat.openai.com. Je krijgt enkele voorbeelden te zien van vragen die je kunt stellen en een overzicht van de mogelijkheden en beperkingen. In het tekstveld onderaan begin je een conversatie met ChatGPT. Maar daarover gaat deze workshop niet, want we gaan die conversaties in onze eigen software integreren. Dat kan met hetzelfde account die je voor de website hebt aangemaakt.

Python installeren

In deze reeks van vijf workshops gaan we de mogelijkheden van ChatGPT gebruiken in onze eigen programma’s, die we schrijven in de programmeertaal Python. In macOS en Linux is Python al standaard geïnstalleerd. In Windows ga je naar de downloadpagina van Python en installeer je de nieuwste Python-versie.

Start het gedownloade installatieprogramma. In het installatievenster vink je Add python.exe to PATH aan. De optie Use admin privileges when installing py.exe staat standaard ook aangevinkt. Als dat niet hoeft, omdat je alleen met je huidige gebruikersaccount Python wilt gebruiken, zet dit dan gerust uit. Klik daarna bovenaan op Install Now. Klik in de laatste stap op Close. Na de installatie open je de Opdrachtprompt en typ je het volgende in om te testen of Windows de Python-opdracht herkent:

Je zou nu het versienummer van de geïnstalleerde Python te zien moeten krijgen.

Visual Studio Code

Om je programma’s te schrijven heb je een code-editor nodig. In deze workshop gebruiken we Visual Studio Code, een gratis en uitbreidbare code-editor van Microsoft die zowel op Windows, macOS als Linux draait. Klik links op de website op de blauwe knop Download for Windows - Stable Build. Wanneer de download is voltooid, voer je het installatieprogramma uit. Je kunt in de eerste stap een taal kiezen, maar helaas geen Nederlands. Accepteer de licentieovereenkomst en vink eventueel optionele acties aan.

Nadat je Visual Studio Code geopend hebt, klik je in de linkerzijbalk op het icoontje met de blokjes of je drukt op Ctrl+Shift+X om de Extensions Marketplace te openen. Installeer daar de uitbreiding Python van Microsoft. Deze zal je helpen met het schrijven van Python-code en maakt gebruik van de Python-installatie uit de vorige stap om je code uit te voeren.

API-toegang

Om nu vanuit onze eigen Python-code toegang tot ChatGPT te krijgen, moeten we eerst een API-sleutel aanvragen. API staat voor Application Programming Interface en is een set afspraken waarmee ons programma de diensten van OpenAI kan gebruiken. Elke keer dat we ChatGPT willen gebruiken in ons programma, moeten we die sleutel meegeven.

Meld je met je OpenAI-account aan op https://platform.openai.com en klik rechts bovenaan op je profiel. In het menu dat verschijnt, klik je op View API keys. Klik dan op Create new secret key, vul een naam in voor je sleutel en klik op Create secret key. Je krijgt dan je sleutel te zien, een lange reeks tekens.

Kopieer de sleutel en gebruik hem in de volgende paragraaf van deze workshop. Let op: nadat je op Done hebt geklikt, krijg je de sleutel nooit meer te zien; ben je de sleutel kwijt, dan moet je een nieuwe aanmaken.

Nieuwe accounts krijgen een klein bedrag gratis voor gebruik van de OpenAI-API. Nadien moet je in Billing betaalgegevens invullen.

Python-code

Klik nu in Visual Studio Code op File / New File… / Python File. Plaats hierin de volgende Python-code:

Met import openai importeren we de Python-module die OpenAI aanbiedt om de API te gebruiken. Tussen de aanhalingstekens na API_KEY plak je je eigen API-sleutel. DEFAULT_MODEL verwijst naar het taalmodel dat we willen gebruiken. Zie het kader ‘GPT-4’ als je het nieuwere taalmodel van ChatGPT wilt gebruiken.

Daarna maken we een hulpfunctie om gemakkelijker met de OpenAI-API te werken. Aan die functie geven we een prompt door (dat is de vraag die je stelt) en een optioneel model. De functie creëert dan een completion en haalt hieruit het resultaat. Op die manier kunnen we eenvoudig een prompt aan de functie doorgeven en het resultaat met print op de opdrachtregel tonen, zoals je in de laatste drie regels van dit Python-script ziet.

Eerste API-gebruik

Sla het codebestand uit de vorige paragraaf in Visual Studio Code op met Ctrl+S en geef het een naam. Klik dan op Terminal / New Terminal, waarna er onder je code een nieuw deelvenster opent met een opdrachtprompt. Typ hierin de volgende opdracht om de OpenAI-module voor Python te installeren:

Klik na de installatie rechts bovenaan op het afspeelknopje (het driehoekje met als je er met je muis boven blijft hangen de tooltip Run Python File). Als alles goed gaat, krijg je nu in de terminal een antwoord op de vraag die je in de variabele prompt in je code hebt gezet.

Tokens

Een belangrijk concept bij gebruik van de OpenAI-API zijn tokens. Een token is een vaak voorkomende opeenvolging van tekens, zoals letters, cijfers of leestekens. Hier kun je zelf zien uit welke tokens een ingevoerde tekst bestaat.

Het taalmodel produceert token na token, gebaseerd op de kans dat ze na de vorige tokens komen. Een token kan een volledig woord of een deel van een woord zijn. Voor Engelse tekst komen 100 tokens ruwweg met 75 woorden overeen. Standaard genereert ChatGPT en dus ook ons Python-script een antwoord met zoveel tokens als er nodig zijn, maar je kunt dit inperken door de parameter max_tokens toe te voegen. De aanroep van openai.ChatCompletion.create ziet er dan als volgt uit:

Dat aantal tokens is belangrijk, omdat je voor het gebruik van OpenAI-API betaalt per token. Voor veelvuldig geautomatiseerd gebruik van de API kan het dus de moeite zijn om een maximum aantal tokens in te stellen. Overigens levert dit wel vaak een antwoord op dat bruusk afgebroken is.

Parameters

Als je het Python-script uitvoert, zul je merken dat het altijd hetzelfde antwoord geeft. Dat is omdat we de parameter temperature de waarde 0 gegeven hebben. Je kunt deze parameter een waarde van 0 tot 2 geven, waarbij 0 betekent dat het antwoord elke keer hetzelfde is en hogere waardes een willekeuriger antwoord opleveren. Als je de waarde niet instelt, staat ze op 1, wat redelijk wat variatie tot gevolg geeft. Probeer het effect van de parameter maar eens uit door de parameter temperature in je code enkele andere waarden te geven en je script meerdere keren uit te voeren.

Twee andere parameters (die we hier niet hebben gebruikt) zijn presence_penalty en frequency_penalty. Beide hebben een standaardwaarde 0 en kunnen variëren van -2 tot 2. Met een positieve presence_penalty verlaag je de kans dat al gebruikte tokens nog eens in de tekst voorkomen. Dat verhoogt de kans dat het model over nieuwe onderwerpen begint. Met een positieve frequency_penalty wordt de kans dat een token gebruikt wordt verlaagd naarmate hij al vaker is gebruikt. Dat verlaagt dus concreet de kans dat het model een zin letterlijk herhaalt.

In de praktijk pas je deze twee parameters niet zo vaak aan. Ze zijn wel nuttig als je merkt dat het model voor specifieke vragen wat repetitieve antwoorden geeft. Probeer dan beide parameters eens op een waarde tussen 0,1 en 1 te zetten om die herhaling wat te verminderen.

Maak je prompts specifieker

Net zoals bij het gebruik van ChatGPT op de website zijn de resultaten bij het gebruik van de API bruikbaarder wanneer je je prompts zo specifiek mogelijk maakt. Een eerste tip is dat je gewoon aangeeft hoe lang de tekst moet zijn. Bijvoorbeeld met de volgende prompt:

Dat geeft doorgaans een beter resultaat dan de parameter max_tokens, omdat de tekst dan tenminste niet bruusk wordt afgekapt. Maar omdat het taalmodel geen woorden kan tellen en intern met tokens werkt, kan de opgegeven limiet weleens overschreden worden. Je moet dit dus altijd nog zelf testen als de opgegeven limiet belangrijk is. Toon bijvoorbeeld het aantal woorden in de uitvoer met de volgende regel op het einde van het Python-bestand:

Vraag om een specifiek format

Een andere manier om je prompts specifieker te maken, is dat je het taalmodel vraagt om zijn antwoord in een specifiek format te geven. Bijvoorbeeld met:

Met de drie aanhalingstekens maken we een multi-line-string in Python aan, waardoor we eenvoudig een prompt over meerdere regels kunnen spreiden voor wat meer overzicht. En het antwoord van ons script is nu ook kernachtiger en duidelijker.

Vermijd hallucinaties

Taalmodellen hebben de neiging om antwoorden te verzinnen als ze kennis missen over je vraag. Stel je bijvoorbeeld de vraag om het magazine Computer Power te beschrijven (dat niet bestaat!), dan verzint ons script een Belgisch tijdschrift met die naam. Deze neiging noemen we ‘hallucinaties’ en je moet hier altijd beducht op zijn, ook bij het gebruik van ChatGPT op de website.

Je kunt die neiging wel wat afzwakken door in je prompt expliciet te zeggen wat het taalmodel moet doen als het niet voldoende informatie heeft:

Daarop antwoordt ons script dat het dit magazine niet kent, maar dat het waarschijnlijk over computers en technologie gaat.

Meer informatie

Wil je meer weten over het gebruik van de OpenAI-API, lees dan de ‘API reference’ op de website van OpenAI, en dan specifiek die van ChatCompletion. Hier vind je meer informatie over de verschillende parameters.

En wil je meer leren over hoe je het meeste uit de taalmodellen haalt met de juiste prompts, bekijk dan zeker het webinar ChatGPT Prompt Engineering for Developers van DeepLearning.AI, dat we hebben geraadpleegd bij het schrijven van deze workshopreeks.

Volgende week maandag het tweede deel van deze reeks! We gaan hierin de kennis uit dit eerste deel toepassen om teksten te laten samenvatten door een taalmodel.

Vervolg: Deel 2: Programmeren in Python met ChatGPT

Wanneer je je dekbed gewassen hebt, wil je dat het natuurlijk weer lekker dik en luchtig aanvoelt. Maar wanneer je hem gewoon in de droger gooit, kan de vulling gaan klonteren, zodat er dunne stukken en dikke stukken ontstaan. Dat slaapt niet echt lekker. Om dat te voorkomen, gooien veel mensen er een paar tennisballen bij. Helpt dat echt?

Wat tennisballen in de droger doen

Tijdens het drogen raken de tennisballen telkens het dekbed. Dat helpt vooral bij dons en veren. Als die nat zijn, blijven ze aan elkaar plakken en zakt de vulling in. Door de constante beweging vallen die samengepakte delen weer uiteen, waardoor de vulling zich opnieuw verspreidt. Zo kan de warme lucht overal beter bij en droogt het dekbed gelijkmatiger. De droogtijd wordt er niet korter van, maar het dekbed komt wel duidelijk voller uit de droger.

Hoeveel tennisballen zijn genoeg?

Met één tennisbal in de wasdroger merk je vaak weinig, zeker bij een groot dekbed. Die verdwijnt al snel in de stof en heeft dan weinig effect. Met twee tot vier ballen werkt het beter, omdat ze het dekbed op meerdere plekken tegelijk in beweging houden. Zolang de ballen vrij kunnen bewegen en niet vast blijven zitten in de vulling, doen ze hun werk.

Kun je elke tennisbal gebruiken bij het drogen van een dekbed in de droger?

iet elke tennisbal is even geschikt. Vooral nieuwe of felgekleurde ballen kunnen bij hogere temperaturen kleur afgeven en kleine pluisjes verliezen van de vilten buitenlaag. Dat komt niet vaak voor, maar het risico is wel aanwezig. Gebruik je oudere tennisballen, dan is de kans hierop kleiner. Wil je dat verder beperken, dan kun je de ballen in een oude witte sok stoppen en die dichtknopen. Het effect blijft grotendeels hetzelfde, al is het iets minder uitgesproken dan met losse ballen.

Geef het dekbed genoeg ruimte in de droger

Tennisballen helpen alleen als het dekbed voldoende ruimte heeft om te bewegen. Is de trommel te vol, dan draait alles als één geheel rond en gebeurt er weinig. Wil je grote tweepersoonsdekbedden drogen, dan heb je een droger met een ruime trommel nodig. Heb je die niet zelf? Kijk dan of er een wasserette bij je in de buurt is. Meer ruimte zorgt voor meer beweging en daarmee voor een beter eindresultaat.

Niet elk dekbed kan in de droger

Tennisballen hebben vooral effect bij dons- en verendekbedden. Bij synthetische vulling is dat verschil kleiner en kan de constante beweging van de ballen de vulling na verloop van tijd zelfs vervormen. Wol, zijde en andere natuurlijke materialen mogen meestal helemaal niet in de droger. Check daarom altijd eerst het waslabel voordat je het dekbed in de trommel legt.

Even tussendoor opschudden helpt

Haal het dekbed halverwege het programma even uit de droger en schud het los, alsof je het bed opmaakt. Leg het daarna omgedraaid terug in de trommel. Zo verdeelt de vulling zich opnieuw en kan het dekbed gelijkmatiger drogen.

Wat kun je van het eindresultaat verwachten?

Tennis- of drogerballen zijn vooral een hulpmiddel, geen vervanging voor de juiste drooginstellingen. Droog het dekbed niet te vaak of te heet: kies een lage of middelhoge temperatuur en selecteer een speciaal dons- of beddengoedprogramma als dat op je droger zit. Zorg ook voor voldoende ruimte in de trommel. Als je dan ook nog eens ballen laat meedraaien, heb je er alles aan gedaan om te zorgen dat je dekbed weer lekker vol uit de droger komt!

Waarom start een computer met een SSD binnen enkele seconden op, terwijl een oude harde schijf blijft ratelen? Het vervangen van een HDD door een SSD is de beste upgrade voor een trage laptop of pc. We leggen in dit artikel uit waar die enorme snelheidswinst vandaan komt en wat het fundamentele verschil is tussen deze twee opslagtechnieken.

Iedereen die zijn computer of laptop een tweede leven wil geven, krijgt vaak hetzelfde advies: vervang de oude harde schijf door een SSD. De snelheidswinst is direct merkbaar bij het opstarten en het openen van programma's. Maar waar komt dat enorme verschil in prestaties vandaan? Het antwoord ligt in de fundamentele technologie die schuilgaat onder de behuizing van deze opslagmedia.

De vertraging van mechanische onderdelen

Om te begrijpen waarom een Solid State Drive (SSD) zo snel is, moeten we eerst kijken naar de beperkingen van de traditionele harde schijf (HDD). Een HDD werkt met magnetische roterende platen. Dat kun je vergelijken met een geavanceerde platenspeler. Wanneer je een bestand opent, moet een fysieke lees- en schrijfkop zich naar de juiste plek op de draaiende schijf verplaatsen om de data op te halen. Dat fysieke proces kost tijd, wat we latentie noemen. Hoe meer de data op de schijf verspreid staat, hoe vaker de kop heen en weer moet bewegen en wachten tot de juiste sector onder de naald doordraait. Dit mechanische aspect is de grootste vertragende factor in traditionele opslag.

©Claudio Divizia

Flashgeheugen en directe gegevensoverdracht

Een SSD rekent definitief af met deze wachttijden omdat er geen bewegende onderdelen in de behuizing zitten. De naam 'Solid State' verwijst hier ook naar; het is een vast medium zonder rammelende componenten. In plaats van magnetische platen gebruikt een SSD zogenoemd NAND-flashgeheugen. Dat is vergelijkbaar met de technologie in een usb-stick, maar dan veel sneller en betrouwbaarder. Omdat de data op microchips wordt opgeslagen, is de toegang tot bestanden volledig elektronisch. Er hoeft geen schijf op toeren te komen en er hoeft geen arm te bewegen. De controller van de SSD stuurt simpelweg een elektrisch signaal naar het juiste adres op de chip en de data is direct beschikbaar.

Toegangstijd en willekeurige leesacties

Hoewel de maximale doorvoersnelheid van grote bestanden bij een SSD indrukwekkend is, zit de echte winst voor de consument in de toegangstijd. Een besturingssysteem zoals Windows of macOS is constant bezig met het lezen en schrijven van duizenden kleine systeembestandjes. Een harde schijf heeft daar enorm veel moeite mee, omdat de leeskop als een bezetene heen en weer moet schieten. Een SSD kan deze willekeurige lees- en schrijfopdrachten (random read/write) nagenoeg gelijktijdig verwerken met een verwaarloosbare vertraging. Dat is de reden waarom een pc met een SSD binnen enkele seconden opstart, terwijl een computer met een HDD daar soms minuten over doet.

©KanyaphatStudio

Van SATA naar NVMe-snelheden

Tot slot speelt de aansluiting een rol in de snelheidsontwikkeling. De eerste generaties SSD's gebruikten nog de SATA-aansluiting, die oorspronkelijk was ontworpen voor harde schijven. Hoewel dat al een flinke verbetering was, liepen snelle SSD's tegen de grens van deze aansluiting aan. Moderne computers maken daarom gebruik van het NVMe-protocol via een M.2-aansluiting. Deze technologie communiceert rechtstreeks via de snelle PCIe-banen van het moederbord, waardoor de vertragende tussenstappen van de oude SATA-standaard worden overgeslagen. Hierdoor zijn snelheden mogelijk die vele malen hoger liggen dan bij de traditionele harde schijf.