ChatGPT と Python の完璧な組み合わせ: パーソナライズされたレコメンデーション システムの作成

ChatGPT と Python の完璧な組み合わせ: パーソナライズされたレコメンデーション システムの作成

はじめに:

今日の情報爆発の時代において、人々はますます依存しています。興味のあるコンテンツや商品を入手できるレコメンドシステム。ユーザーの過去の行動や嗜好を分析することで、ユーザーにパーソナライズされたレコメンドコンテンツを提供し、ユーザーの満足度や定着率を向上させる、パーソナライズドレコメンドシステムの役割がますます重要になっています。

近年、言語生成モデルの開発が広く注目を集めています。 OpenAI の ChatGPT モデルは最高のモデルの 1 つであり、その強力な言語理解および生成機能により、パーソナライズされたレコメンデーション システムを構築するための理想的なツールとなります。

この記事では、ChatGPT と Python を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムのプロトタイプを構築する方法を紹介し、読者がさらに研究および開発できるように、対応するコード例を添付します。

1. データの収集と処理

パーソナライズされたレコメンデーション システムを構築する際の最初のタスクは、ユーザーの過去の行動データを収集することです。このデータには、ユーザーの閲覧履歴、購入記録、評価などが含まれる場合があります。この記事では、映画推薦システムを例に取り上げます。

次は、単純な映画評価データ セットの例です:

user_id, movie_id, rating
1, 1, 5
1, 2, 4
2, 1, 2
2, 3, 3
...

Python の pandas ライブラリを使用して、このデータ セットを読み込んで処理できます。たとえば、:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('movie_ratings.csv')

2. ChatGPT モデルのトレーニング

パーソナライズされた推奨システムを構築する場合、ChatGPT モデルのタスクは、ユーザーの過去の行動や好みに基づいて、ユーザーが好む可能性のある映画の推奨を生成することです。

ChatGPT モデルをトレーニングするプロセスは、Python のトランスフォーマー ライブラリを通じて実装できます。まず、トレーニング用の会話データセットを準備する必要があります。これには、ユーザーの過去の行動と対応する推奨事項が含まれています。

以下は、ダイアログ データ セットのトレーニングの例です:

[
    {'user_id': 1, 'message': 'What are some good action movies?', 'response': 'I recommend watching "Avengers: Endgame" and "Mission Impossible: Fallout".'},
    {'user_id': 2, 'message': 'Any romantic comedy recommendations?', 'response': 'You might enjoy "Crazy Rich Asians" and "La La Land".'},
    ...
]

このダイアログ データ セットを使用して、ChatGPT モデルをトレーニングできます:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy='epoch',
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=2,
    per_device_eval_batch_size=2,
    delete_checkpoints_on_save=True,
    save_total_limit=1,
    logging_steps=500,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dialogue_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

trainer.train()

3. パーソナライズされた推奨事項

ChatGPT モデルをトレーニングした後、それを使用してパーソナライズされた映画の推奨事項を生成できます。

まず、ユーザーの入力を取得し、それを生成のために ChatGPT モデルに渡す必要があります:

user_input = input("Please enter your message: ")
user_id = get_user_id()  # 获取用户ID

input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

次に、ChatGPT モデルに基づいてレコメンデーション システムのデータ セットから応答を生成できます。最も関連性の高い推奨映画を選択します:

recommendations = get_recommendations(user_id)

# 根据ChatGPT模型的回复，将推荐电影生成成一个列表
recommended_movies = extract_movies_from_response(response)

# 从推荐电影中选择用户可能喜欢的电影
user_movies = select_user_movies(recommended_movies, recommendations)

print("You might like the following movies:")
for movie in user_movies:
    print(movie)

IV. 概要と展望

この記事では、ChatGPT と Python を使用してパーソナライズされた推奨システムのプロトタイプを構築する方法を紹介し、対応するコード例を提供します。 。パーソナライズされたレコメンデーション システムはユーザーのニーズを満たしますが、データの収集と処理、モデルのトレーニング、レコメンデーション結果の解釈など、多くの課題ももたらします。

将来的には、より多くのユーザー情報の統合、モデルトレーニング戦略の最適化、マルチモーダルデータの導入など、パーソナライズされたレコメンデーションシステムをさらに改善することができます。同時に、より複雑なシーンのモデリングと推奨モデルの調査を実行して、より正確でパーソナライズされた推奨サービスを提供することもできます。

参考文献:

1. Radford, A., et al.「言語モデルは教師なしマルチタスク学習者です。」OpenAI ブログ (2019).
2. Wolf, T . 、他「トランスフォーマー: 最先端の自然言語処理」arXiv プレプリント arXiv:1910.03771 (2019).

以上がChatGPT と Python の完璧な組み合わせ: パーソナライズされたレコメンデーション システムの作成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。