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

С увеличением мощности и доступности языковых моделей, таких как ChatGPT, их использование становится все более распространенным в различных приложениях.

ChatGPT — это современная языковая модель, разработанная OpenAI, которая может генерировать человеческие ответы на естественном языке. В этой статье мы рассмотрим, как использовать ChatGPT в вашем приложении на Python с помощью примеров кода.

ChatGPT представляет собой предварительно обученную языковую модель, основанную на архитектуре transformer. Она обучена на большом объеме текстов, что позволяет ей генерировать связные и релевантные ответы на широкий спектр запросов на естественном языке.

Для использования ChatGPT в своем приложении вам необходимо установить библиотеку Transformers, которая предоставляет Python интерфейс для предварительно обученной модели.

Чтобы установить эту библиотеку с помощью pip, воспользуйтесь следующей командой:

pip install transformers

После установки библиотеки Transformers вы можете загрузить предварительно обученную модель ChatGPT с помощью следующего кода на Python:

from transformers import pipeline

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

Здесь мы используем функцию конвейера из библиотеки transformers, чтобы создать экземпляр конвейера генерации текста, который мы будем использовать для генерации ответов с помощью модели ChatGPT.

Также мы указываем предварительно обученную модель EleutherAI/gpt-neo-2.7B для использования в качестве модели.

После того, как мы загрузили модель ChatGPT, мы можем использовать её для генерации ответов, вызывая функцию чат-бота и передавая ей подсказки в следующем формате:

response = chatbot(“Здравствуйте, как поживаете? ”) print(response[0][‘generated_text’])

В данном примере мы передаём в функцию чат-бота подсказку "Здравствуйте, как поживаете?" и выводим на экран сгенерированный текст, который является ответом, сформированным моделью ChatGPT на основе подсказки.

Если вам нужно настроить модель ChatGPT под конкретные задачи, вы можете указать 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 примере мы устанавливаем максимальную длину генерируемого текста в 50 токенов.

Это позволяет настроить модель для генерации ответов определенной длины, что может быть полезно при разработке чат-ботов или других приложений, требующих определенного формата ответов.

Данный пример кода на Python полностью демонстрирует, как использовать модель ChatGPT для генерации ответов на входные запросы на естественном языке.

В начале мы загружаем модель ChatGPT, используя функцию конвейера из библиотеки transformers. Затем мы определяем функцию generate_response, которая принимает вводную подсказку и генерирует ответ с помощью модели ChatGPT.

Максимальная длина генерируемого ответа указывается параметром max_length и по умолчанию равна 100 символам.

Чтобы протестировать функцию generate_response, мы задаем входную подсказку "Hello, how are you?" и вызываем эту функцию.

В результате, мы выводим на экран входную подсказку и сгенерированный ответ, которые сохранены в переменных prompt и response соответственно.

В данном примере мы тестируем функцию generate_response, передавая ей подсказку "Привет, как дела?" и выводим сгенерированный ответ. Результатом должен быть ответ, сгенерированный моделью ChatGPT на основе входного запроса.

Если вы хотите дополнительно настроить функцию generate_response, вы можете добавить дополнительные параметры в функцию конвейера, такие как temperature и top_p, чтобы контролировать случайность и креативность генерируемых ответов.

Ниже приведена обновленная версия кода, включающая дополнительные параметры для функции конвейера:

Теперь функция конвейера имеет дополнительные параметры, такие как temperature и top_p, которые управляют степенью случайности и креативности генерируемых ответов.

Кроме того, мы установили максимальную длину генерируемого текста равной 100 символам. Функция generate_response теперь принимает только подсказку в качестве входных данных, и возвращает сгенерированный ответ.

В этом обновленном коде мы расширили функциональность функции конвейера, добавив параметры temperature и top_p. Параметр temperature регулирует степень случайности в генерируемых ответах, где более высокие значения соответствуют более случайным и креативным ответам.

Параметр top_p управляет разнообразием генерируемых ответов, где более высокие значения приводят к более разнообразным ответам.

Мы также ограничили максимальную длину генерируемых ответов до 100 токенов, установив значение для параметра max_length.

Функция generate_response осталась неизменной и принимает подсказку в качестве входных данных, возвращая сгенерированный ответ с помощью модели ChatGPT.

Вы можете поиграть с разными значениями параметров temperature и top_p, чтобы оценить их влияние на генерируемые ответы.

Повышение значений параметров temperature и top_p может привести к более интересным и разнообразным ответам, но также может привести к более бессмысленным или несвязанным ответам.

В этой статье мы рассмотрели, как использовать модель ChatGPT в вашем приложении с примерами кода на языке Python. Библиотека transformers упрощает загрузку и использование предварительно обученной модели ChatGPT для генерации человекоподобных ответов на естественном языке.

Дополнительно настраивая функцию конвейера, вы можете адаптировать модель ChatGPT для соответствия конкретным потребностям вашего приложения.