【GPT4FREE】GPT-4を無料で使えるってマジ？日本語での使い方〜本物のGPT-4との比較まで

■マシン：MacBook Pro（13-inch 2020）
■CPUの種類:1.4 GHz クアッドコアIntel Core i5
■システムメモリ:16GB
■GPUの種類:Intel Iris Plus Graphics 645 1536 MB
■HDD/SSDの空き容量:50GB

■Pythonのバージョン
Python 3.10以上

git clone https://github.com/xtekky/gpt4free.git

cd gpt4free

python3 -m venv venv

.\venv\Scripts\activate

source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

import g4f

g4f.debug.logging = True # enable logging
g4f.check_version = False # Disable automatic version checking
print(g4f.version) # check version
print(g4f.Provider.Ails.params)  # supported args

response = g4f.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4-0613",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    stream=True,
)

for message in response:
    print(message, flush=True, end='')

Introduce yourself

Hello! I'm ChatGPT, an artificial intelligence language model developed by OpenAI. My main function is to assist in generating human-like text based on the input I receive. 
I can aid with a wide range of tasks, such as answering questions, generating creative content, tutoring in various subjects, learning new information, and even casual conversation. 
However, it's important to note that I don't access personal data unless explicitly provided in the course of our conversation. 
I'm designed to respect user privacy and confidentiality. How can I assist you today?

日本の人口を教えて

日本の人口は年々変動し、また正確な数値は最新の国勢調査によるものです。この記述が作成される2021年の初めにおける推定人口は約1億2650万人です。
しかし、最新かつ正確な数値を得るには日本の統計局または関連の公式情報源をご覧いただくことをお勧めします。

from g4f.Provider import (
    AItianhu,
    Aichat,
    Bard,
    Bing,
    ChatBase,
    ChatgptAi,
    OpenaiChat,
    Vercel,
    You,
    Yqcloud,
)

# Set with provider
response = g4f.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    provider=g4f.Provider.Aichat,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    stream=True,
)

for message in response:
    print(message)

import g4f, asyncio

_providers = [
    g4f.Provider.Aichat,
    g4f.Provider.ChatBase,
    g4f.Provider.Bing,
    g4f.Provider.GptGo,
    g4f.Provider.You,
    g4f.Provider.Yqcloud,
]

async def run_provider(provider: g4f.Provider.BaseProvider):
    try {
        response = await g4f.ChatCompletion.create_async(
            model=g4f.models.default,
            messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
            provider=provider,
        )
        print(f"{provider.__name__}:", response)
    } except Exception as e {
        print(f"{provider.__name__}:", e)
      
async def run_all():
    calls = [
        run_provider(provider) for provider in _providers
    ]
    await asyncio.gather(*calls)

asyncio.run(run_all())

from g4f.Provider import (
    AItianhu,
    Aichat,
    Bard,
    Bing,
    ChatBase,
    ChatgptAi,
    OpenaiChat,
    Vercel,
    You,
    Llama2,
)

# Set with provider
response = g4f.ChatCompletion.create(
    model="claude-v2",
    provider=g4f.Provider.Vercel,
    messages=[{"role": "user", "content": "日本の人口を教えて"}],
    stream=True,
)

for message in response:
    print(message)

ProviderNotWorkingError: Vercel is not working

自己紹介して

こんにちは、私の名前はChatGPTです。OpenAIによって訓練された大規模な言語モデルです。人々が情報を求めたり、アイデアを生成したり、全般的な会話を楽しんだりするために使われます。
あらゆる種類のトピックについて話す能力がありますが、私自身はまだ学習中なので、全ての事について完璧な知識を持っているわけではありません。
どんなご質問でもお気軽にどうぞ。

私はChatGPT、OpenAIによって訓練された大規模な言語モデルです。最新のアーキテクチャであるGPT-4をベースにしています。テキストベースの質問に答えたり、様々な話題についての情報を提供したりすることができます。
また、画像の生成やブラウザの検索など、特定のツールを使用してタスクを実行する機能も持っています。どのようなお手伝いをさせていただけますか？

Pythonで回帰分析のコードを書いてください。

もちろん、回帰分析の基本的なコードサンプルを提供できます。ここでは、シンプルな線形回帰を行う例として sklearn の LinearRegression を利用します。データは、架空のデータセットを生成します。

```python
# 必要なライブラリをインポートします
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import numpy as np
import pandas as pd

# 架空のデータセットを生成します
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100, 1) # インディペンデント変数
y = 2 + 3 * x + np.random.rand(100, 1) # ディペンデント変数

# データをTrainとTestに分けます
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 線形回帰モデルを作成します
regressor = LinearRegression()  
regressor.fit(x_train, y_train) #トレーニングデータで学習

# 作成したモデルで予測をする
y_pred = regressor.predict(x_test)

# 予測精度の評価（平均二乗誤差とR^2スコア）
print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))  
print('R squared:', metrics.r2_score(y_test, y_pred))
```

このコードでは、NumPyを使用してランダムな独立変数 `x` と対応する依存変数 `y` を生成しています。 `y` は `x` の線形組み合わせ（定数と係数を補正）にノイズを追加したものです。

次に、データを訓練セットとテストセットに分け、LinearRegressionオブジェクトを訓練データに適合させています。

最後に、モデルのテストデータに対する予測を評価するために、平均二乗誤差（MSE）とR^2スコアを計算しています。

Pythonで回帰分析を行うためのコードを書く際、一般的にはNumPyやpandasでデータを扱い、scikit-learnを使用して回帰分析を行います。以下に、簡単な線形回帰分析の例を示します。このコードでは、まず適当なデータを生成し、そのデータを使って線形回帰モデルをトレーニングしています。

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 仮のデータを生成
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100, 1)  # 100行1列の行列
y = 2 + 3 * x + np.random.randn(100, 1)  # y = 2 + 3x + ノイズ

# 線形回帰モデルを作成
model = LinearRegression()

# モデルのトレーニング
model.fit(x, y)

# テストデータを使用して予測
y_pred = model.predict(x)

# 結果のプロット
plt.scatter(x, y, color='blue')  # 実際の点
plt.plot(x, y_pred, color='red')  # 予測された直線
plt.title('Simple Linear Regression')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

# 性能指標を表示
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)
print('Mean squared error (MSE): %.2f' % mean_squared_error(y, y_pred))
print('Coefficient of determination (R^2): %.2f' % r2_score(y, y_pred))
```

このコードは以下のことを行います：

1. NumPyを使ってランダムなデータを生成します。
2. scikit-learnの`LinearRegression`を使用して線形回帰モデルを作成し、トレーニングします。
3. モデルを使用して予測を行い、結果をプロットして表示します。
4. モデルの係数、切片、平均二乗誤差、決定係数を表示します。

このコードを実行する前に、Python環境にNumPy、Matplotlib、scikit-learnがインストールされている必要があります。これらは通常、科学技術計算や機械学習によく使用されるライブラリです。

いつまでの知識を持ってますか？

私の知識は、2021年までの情報に基づいています。そのため、それ以降の特定の出来事や最新の科学的発見については答えられない可能性があります。
ユーザーが最新の情報を求めている場合は、直接リアルタイムの情報源を確認することをお勧めします。

私の知識は2021年10月までの情報を持っています。ただし、その後の情報については定期的なアップデートにより学習していく予定です。
また、私は主に学習や一般的な情報を提供するためのものであり、最新のニュースや特定の専門知識を持つわけではないことをご理解ください。