Создание чат-бота с помощью ChatGPT: Пошаговое руководство с примерами кода на Python

Поскольку языковые модели (особенно ChatGPT) стали более мощными и доступными, они всё чаще используются в самых разных приложениях. Одной из самых популярных моделей является ChatGPT, современная языковая модель, разработанная OpenAI. В этой статье мы рассмотрим, как использовать ChatGPT в вашем приложении с примерами кода на Python.

t.me

Python

Что такое ChatGPT?

ChatGPT — это предварительно обученная языковая модель, которая может генерировать человеческие ответы на входные данные на естественном языке. Она основана на архитектуре transformer и обучена большому объёму текстов, что позволяет генерировать связные и релевантные ответы на широкий спектр входных запросов.

Как использовать ChatGPT в своём приложении?

Чтобы использовать ChatGPT в своём приложении, вам необходимо установить библиотеку Transformers, которая предоставляет интерфейс Python для предварительно обученной модели. Вот пример того, как установить библиотеку с помощью pip:

pip install transformers

После того, как вы установили библиотеку Transformers, вы можете загрузить предварительно обученную модель ChatGPT, используя следующий код:

from transformers import pipeline chatbot = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

В этом коде мы используем функцию конвейера из библиотеки transformers для создания нового экземпляра конвейера генерации текста, который мы будем использовать для генерации ответов из модели ChatGPT. Мы также указываем предварительно обученную модель для использования, которой будет являться модель EleutherAI/gpt-neo-2.7B.

Теперь, когда мы загрузили модель ChatGPT, мы можем генерировать ответы, вызывая функцию чат-бота и передавая подсказки следующим образом:

response = chatbot("Hello, how are you?") print(response[0]['generated_text'])

В этом примере мы передаём подсказку «Привет, как дела?» в функцию чат-бота и выводим сгенерированный текст, возвращённый функцией. Сгенерированный текст должен быть ответом, сгенерированным моделью ChatGPT на основе подсказки.

Вы можете дополнительно настроить модель ChatGPT, указав различные параметры в функции конвейера. Например, вы можете изменить максимальную длину генерируемого текста, добавив следующую опцию:

chatbot = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B", max_length=50)

В этом коде мы устанавливаем максимальную длину генерируемого текста в 50 токенов.

Вот полная программа Python, которая демонстрирует, как использовать модель ChatGPT для генерации ответов на ввод на естественном языке:

from transformers import pipeline # Load the ChatGPT model chatbot = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B") # Define a function to generate responses def generate_response(prompt, max_length=100): response = chatbot(prompt, max_length=max_length) return response[0]["generated_text"].strip() # Test the generate_response function prompt = "Hello, how are you?" response = generate_response(prompt) print("Prompt: " + prompt) print("Response: " + response)

В этом коде мы сначала загружаем модель ChatGPT, используя функцию конвейера из библиотеки transforms. Затем мы определяем функцию generate_response, которая принимает подсказку в качестве входных данных и генерирует ответ, используя модель ChatGPT. Параметр max_length указывает максимальную длину генерируемого ответа, которая по умолчанию равна 100 символам.

Затем мы тестируем функцию generate_response, передавая подсказку «Привет, как дела?» и вывод сгенерированного ответа. Выходными данными должен быть ответ, сгенерированный моделью ChatGPT на основе входного запроса.

Вы можете дополнительно настроить функцию generate_response, добавив в функцию конвейера дополнительные параметры, такие как temperature и top_p, чтобы контролировать случайность и креативность генерируемых ответов.

Вот обновлённая версия кода, которая включает дополнительные параметры для функции конвейера:

from transformers import pipeline # Load the ChatGPT model chatbot = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B", temperature=0.7, top_p=0.9, max_length=100) # Define a function to generate responses def generate_response(prompt): response = chatbot(prompt) return response[0]["generated_text"].strip() # Test the generate_response function prompt = "Hello, how are you?" response = generate_response(prompt) print("Prompt: " + prompt) print("Response: " + response)

В этом обновленном коде мы добавили параметры temperature и top_p в функцию конвейера. Параметр temperature управляет случайностью генерируемых ответов, при этом более высокие значения приводят к более случайным и творческим ответам. Параметр top_p управляет разнообразием генерируемых ответов, при этом более высокие значения приводят к более разнообразным ответам.

Мы также установили для параметра max_length значение 100, что ограничивает максимальную длину генерируемых ответов до 100 токенов.

Функция generate_response остаётся такой же, как и раньше, принимает подсказку в качестве входных данных и возвращает сгенерированный ответ с использованием модели ChatGPT.

Вы можете поэкспериментировать с различными значениями параметров temperature и top_p, чтобы увидеть, как они влияют на генерируемые ответы. Более высокие значения temperature и top_p могут привести к более интересным и разнообразным ответам, но также могут привести к более бессмысленным или несвязанным ответам.

В этой статье мы рассмотрели, как использовать модель ChatGPT в вашем приложении с примерами кода на Python. С библиотекой transformers легко загружать и использовать предварительно обученную модель ChatGPT для генерации ответов, подобных человеческим, на входные данные на естественном языке. Настраивая функцию конвейера, вы можете дополнительно адаптировать модель ChatGPT для удовлетворения конкретных потребностей вашего приложения.

Примечание. Эта статья создана с использованием искусственного интеллекта

Статья была взята из этого источника: