tifa365

ChatGPT Resources

Context

ChatGPT appeared like an explosion on all my social media timelines in early December 2022. While I keep up with machine learning as an industry, I wasn't focused so much on this particular corner, and all the screenshots seemed like they came out of nowhere. What was this model? How did the chat prompting work? What was the context of OpenAI doing this work and collecting my prompts for training data?

I decided to do a quick investigation. Here's all the information I've found so far. I'm aggregating and synthesizing it as I go, so it's currently changing pretty frequently.

Model Architecture

Arbeitsamt Jobsuche API

Die Bundesagentur für Arbeit verfügt über die größte Datenbank für offene Stellen in Deutschland. Obwohl sie vollständig staatlich ist und es sich dabei um einen sehr spannenden Basisdatensatz handelt, mit dem viele Analysen möglich wären, bietet die Bundesagentur für Arbeit dafür bis heute keine offizielle API an.

Authentifizierung

Die Authentifizierung funktioniert per OAuth 2 Client Credentials mit JWTs. Die Client Credentials sind z.B. in der App hinterlegt:

ClientID: c003a37f-024f-462a-b36d-b001be4cd24a

Autobahn API als (Inoffizielle) OpenAPI 3.0 Spezifikation

Hier mal ein einfacher Aufschlag einer OpenAPI Spezifikation für die von Lilith Wittmann entdeckte API der neuen BMVI Autobahn-Info App

Die Definition basiert auf den Beispieldaten einiger Testaufrufe und wird sicher unvollständig und evtl teilweise inkorrekt sein...

Autobahn App API

Das BMVI hat eine völlig nutzlose App gebaut. Eine Autobahn-Info App.

Wirklich völlig nutzlos?

Nein, es gibt jetzt nämlich eine offene API für aktuelle Verwaltungsdaten in Bezug auf Baustellen-Informationen, Webcams, Parkplätze, … - bestimmt für jemand nützlich.

Endpunkte

Hier gibt es eine OpenAPI Spec von @creckord: https://gist.github.com/creckord/a2e09267f5fdfadc2cd75eedb3182b8a

https://verkehr.autobahn.de/o/autobahn/

	# load libraries
	library(tidyverse)
	library(osmdata)
	library(sf)
	library(ggtext)
	library(exactextractr)
	library(fasterize)
	library(ggtext)
	library(tidygeocoder)
	library(glue)

	library(ggplot2)

	tmp <- tempdir()

	clone_call <- glue::glue("
	cd {tmp}
	git clone git@github.com:marcosci/scooter_scraping.git")

	# clone repo into temp dir
	system(clone_call)

	# autobahn-api-to-es
	#
	# Indexes autobahn API metadata into Elasticsearch to use it with Kibana Maps
	#
	# Original API description https://gist.github.com/LilithWittmann/06bd153317b635e7b622651f5cfd95ea
	#
	#
	# MIT License
	#
	# Copyright (c) [2021]

	#a snippet for quick plots of LIDAR data in ggplot2
	#Tobias Stalder
	#June 2021

	#load libraries
	library(tidyverse)
	library(rlas)
	library(gg3D)

	#load data

	library(rayshader)
	library(sf)
	library(ggmap)
	library(EAlidaR)
	# ------------ User Inputs ---------------------------------

	# Googple maps API KEY
	register_google(key = "[PUT YOUR API KEY HERE!!]") # Create your own key as shown in the ggmap documentation: https://github.com/dkahle/ggmap

	# WGS84 lat Long centroid location for your scene...

	## ----setup,include=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
	library("here") # 1.0.1
	library("sf") # 1.0-14
	library("rgl") # 1.2.1
	library("geoviz") # 0.2.2
	library("raster") # 3.6-26
	library("rayshader") # 0.35.7
	library("osmdata") # 0.2.5
	library("tidyverse") # 2.0.0