Membangunkan sistem penulisan automatik berdasarkan ChatGPT: Python melancarkan kreativiti

Membangunkan sistem penulisan automatik berdasarkan ChatGPT: Python melancarkan kreativiti

1. Pengenalan
Sistem tulisan automatik ialah sistem yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menjana artikel, puisi, cerita dan karya sastera yang lain. Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, sistem penulisan automatik berdasarkan ChatGPT telah menarik perhatian meluas sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Artikel ini akan memperkenalkan cara membangunkan sistem penulisan automatik berdasarkan ChatGPT dan memberikan contoh kod khusus.

2. Gambaran keseluruhan ChatGPT
ChatGPT ialah sistem ejen sembang yang dilancarkan oleh OpenAI pada tahun 2020 berdasarkan model pra-latihan generatif. Ia mempunyai pemahaman bahasa yang kuat dan keupayaan penjanaan melalui pra-latihan data teks berskala besar. Kami boleh memperhalusinya berdasarkan ChatGPT supaya ia boleh menjana teks yang sepadan berdasarkan input pengguna.

3. Penyediaan data
Untuk membangunkan sistem penulisan automatik, anda perlu menyediakan data latihan terlebih dahulu. Sebilangan besar data teks seperti karya sastera, puisi, cerita, dll. boleh dirangkak dari Internet sebagai data latihan. Susun data ini ke dalam fail teks, dengan setiap baris menjadi ayat atau perenggan.

4 Latihan model
Contoh kod penggunaan Python untuk latihan model adalah seperti berikut:

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, tokenizer):
        self.tokenizer = tokenizer
        self.data = []
        with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                line = line.strip()
                if line:
                    self.data.append(line)

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        text = self.data[index]
        input_ids = self.tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True, truncation=True)
        return torch.tensor(input_ids, dtype=torch.long)

def collate_fn(data):
    input_ids = torch.stack([item for item in data])
    attention_mask = input_ids.ne(0).float()
    return {'input_ids': input_ids, 'attention_mask': attention_mask}

data_path = 'train.txt'
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

dataset = TextDataset(data_path, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, collate_fn=collate_fn, shuffle=True)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)

for epoch in range(5):
    total_loss = 0.0
    for batch in dataloader:
        batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
        outputs = model(**batch, labels=batch['input_ids'])
        loss = outputs.loss
        total_loss += loss.item()
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch:', epoch, ' Loss:', total_loss)

Semasa proses latihan, kami menggunakan GPT2Tokenizer untuk menukar data teks ke dalam format input yang diperlukan oleh model, dan menggunakan GPT2LMHeadModel untuk halus- latihan penalaan.

5. Penjanaan teks
Selepas latihan model selesai, kita boleh menggunakan kod berikut untuk menjana teks:

def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_length=100):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    input_ids = input_ids.to(device)
    output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return generated_text

prompt = '在一个阳光明媚的早晨，小明和小红走进了一家魔法书店，'
generated_text = generate_text(model, tokenizer, prompt)
print(generated_text)

Dalam kod ini, kita boleh menjana teks yang sepadan berdasarkan gesaan yang diberikan. Teks yang dihasilkan boleh digunakan sebagai sumber inspirasi kreatif untuk penciptaan dan pengubahsuaian selanjutnya.

6. Pengoptimuman dan Penambahbaikan
Untuk meningkatkan kualiti teks yang dijana, kami boleh menambah baik hasil dengan menjana teks beberapa kali dan memilih perenggan yang terbaik. Anda juga boleh meningkatkan prestasi model dengan melaraskan hiperparameter model dan meningkatkan jumlah data latihan.

7. Ringkasan
Melalui pengenalan artikel ini, kami telah mempelajari cara membangunkan sistem penulisan automatik berdasarkan ChatGPT. Kami melatih model ChatGPT dan menggunakan model ini untuk menjana teks. Sistem penulisan automatik ini dapat memberi inspirasi kepada pengarang dan membantu mereka menyelesaikan masalah kreatif semasa proses penulisan. Pada masa hadapan, kami boleh mengkaji dan menambah baik sistem ini dengan lebih lanjut supaya dapat menjana teks dengan lebih tepat dan menarik, mengeluarkan lebih banyak kreativiti untuk pencipta.

Atas ialah kandungan terperinci Membangunkan sistem penulisan automatik berdasarkan ChatGPT: Python melancarkan kreativiti. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!