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ChatGPT と Python のシリーズ: 効率的なチャット アシスタントの作成

Oct 26, 2023 am 11:00 AM
python chatgpt チャットアシスタント

ChatGPT と Python のシリーズ: 効率的なチャット アシスタントの作成

ChatGPT と Python シリーズ: 効率的なチャット アシスタントの作成

はじめに:
今日の情報化時代において、人工知能技術の進歩は、社会に大きな変化をもたらしました。私たちの生活にはたくさんの便利なものがあります。人工知能技術の重要な応用として、チャットロボットはさまざまな分野で重要な役割を果たしています。 ChatGPT は、オープンソースの大規模な事前トレーニング済み言語モデルの 1 つとして、優れた対話生成機能を備えています。 ChatGPT を Python プログラミング言語と組み合わせて使用​​すると、効率的なチャット アシスタントを作成できます。この記事ではChatGPTとPythonの接続方法と具体的なコード例を詳しく紹介します。

1. 依存ライブラリをインストールする
始める前に、必要な Python ライブラリをいくつかインストールする必要があります:

  1. transformers ライブラリ: ChatGPT モデルをロードし、ダイアログを生成するために使用されます。
  2. トーチ ライブラリ: トランスフォーマー ライブラリの基礎的なサポートを提供します。
  3. numpy ライブラリ: 数値計算を処理するために使用されます。

Python 環境で次のコマンドを実行して、これらの依存ライブラリをインストールします:

pip install transformers torch numpy
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2. ChatGPT モデルをロードします
ChatGPT をチャット生成に使用するには、次のコマンドが必要です。事前トレーニングの Good ChatGPT モデルをロードします。トランスフォーマー ライブラリは、ChatGPT モデルをロードするための便利な関数を提供します。次のコードは、ChatGPT モデルを読み込む方法を示しています。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_name = "gpt2-medium"  # ChatGPT模型的名称
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
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この例では、ChatGPT の中規模モデル「gpt2-medium」を選択しましたが、必要に応じて他のスケール モデルを選択することもできます。

3. ダイアログ生成関数を作成する
次に、ダイアログ生成用の関数を記述します。この関数は、ユーザーが入力した会話内容をパラメータとして受け取り、ChatGPT によって生成された応答を返します。

def generate_response(input_text, model, tokenizer, max_length=50):
    # 将输入文本编码成token序列
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

    # 使用ChatGPT模型生成回复
    output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
    
    # 将生成的回复解码成文本
    response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
    
    return response
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この関数の input_text は、ユーザーが入力したダイアログの内容です。 model は、ロードした ChatGPT モデルです。 tokenizer は、テキストをトークン シーケンスにエンコードするために使用されるツールです。 max_lengthパラメータは、生成される応答の最大長を指定します。

4. チャット アシスタントの実装
ChatGPT モデルをロードして応答を生成する機能ができたので、それらを組み合わせて単純なチャット アシスタントを実装できます。

while True:
    user_input = input("You: ")  # 获取用户的输入
    response = generate_response(user_input, model, tokenizer)  # 生成回复
    print("ChatGPT: " + response)  # 打印ChatGPT的回复
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このコードは対話型チャット インターフェイスを起動し、ユーザーが会話の内容を入力すると、ChatGPT が応答を生成して画面に出力します。 Ctrl C を押して終了します。

概要:
ChatGPT と Python を接続することで、効率的なチャット アシスタントを簡単に構築できます。この記事では、ChatGPT モデルの読み込み、会話生成関数の作成、チャット アシスタントの実装のプロセスを紹介し、具体的なコード例を示します。この記事がチャット アシスタントの構築に関するガイダンスと助けになれば幸いです。人工知能の世界での成功を祈っています!

以上がChatGPT と Python のシリーズ: 効率的なチャット アシスタント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。

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