Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: mencipta sistem pengesyoran yang diperibadikan

Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: mencipta sistem pengesyoran yang diperibadikan

Pengenalan:

Dalam era ledakan maklumat hari ini, orang semakin bergantung pada sistem pengesyoran untuk mendapatkan kandungan dan produk yang diminati. Peranan sistem pengesyoran yang diperibadikan menjadi semakin menonjol Dengan menganalisis gelagat dan pilihan sejarah pengguna, mereka boleh memberikan pengguna kandungan pengesyoran yang diperibadikan dan meningkatkan kepuasan dan kelekatan pengguna.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, perkembangan model penjanaan bahasa telah menarik perhatian yang meluas. Model ChatGPT OpenAI ialah salah satu yang terbaik pemahaman bahasa dan keupayaan penjanaannya menjadikannya alat yang ideal untuk membina sistem pengesyoran yang diperibadikan.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk membina prototaip sistem pengesyoran yang diperibadikan, dan melampirkan contoh kod yang sepadan supaya pembaca boleh menyelidik dan mengembangkan lagi.

1. Pengumpulan dan pemprosesan data

Tugas pertama dalam membina sistem pengesyoran diperibadikan adalah untuk mengumpul data sejarah tingkah laku pengguna. Data ini boleh termasuk sejarah penyemakan imbas pengguna, rekod pembelian, penilaian, dsb. Dalam artikel ini, kami mengambil sistem pengesyoran filem sebagai contoh.

Berikut ialah contoh set data penilaian filem mudah:

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

Anda boleh menggunakan perpustakaan panda dalam Python untuk memuatkan dan memproses set data ini, contohnya:

import pandas as pd

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

2. Melatih model ChatGPT

Dalam bangunan sistem pengesyoran yang diperibadikan , tugas model ChatGPT adalah untuk menjana pengesyoran filem yang mungkin disukai pengguna berdasarkan gelagat dan pilihan sejarah pengguna.

Proses latihan model ChatGPT boleh dilaksanakan melalui perpustakaan transformer dalam Python. Pertama, kita perlu menyediakan set data perbualan untuk latihan, yang mengandungi gelagat sejarah pengguna dan pengesyoran yang sepadan.

Berikut ialah contoh melatih set data perbualan:

[
    {'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".'},
    ...
]

Kita boleh menggunakan set data perbualan ini untuk melatih model ChatGPT:

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. Cadangan peribadi

Selepas melatih model ChatGPT, kita boleh menggunakannya untuk menjana cadangan filem personaliti.

Pertama, kita perlu mendapatkan input pengguna dan menyampaikannya kepada model ChatGPT untuk penjanaan:

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)

Seterusnya, kita boleh memilih filem disyorkan yang paling relevan daripada set data sistem pengesyoran berdasarkan respons yang dijana oleh model ChatGPT :

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)

4. Ringkasan dan Outlook

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan ChatGPT dan Python untuk membina prototaip sistem pengesyoran diperibadikan, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Walaupun sistem pengesyoran diperibadikan memenuhi keperluan pengguna, sistem itu juga membawa banyak cabaran, seperti pengumpulan dan pemprosesan data, latihan model dan tafsiran hasil pengesyoran.

Pada masa hadapan, kami boleh menambah baik lagi sistem pengesyoran yang diperibadikan, seperti menyepadukan lebih banyak maklumat pengguna, mengoptimumkan strategi latihan model, memperkenalkan data berbilang modal, dsb. Pada masa yang sama, pemodelan pemandangan yang lebih kompleks dan penyelidikan model pengesyoran juga boleh dijalankan untuk menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang lebih tepat dan diperibadikan.

Rujukan:

1. Radford, A., et al. "Model bahasa ialah pelajar berbilang tugas tanpa pengawasan (2019). pemprosesan bahasa semula jadi." pracetak arXiv arXiv:1910.03771 (2019).

Atas ialah kandungan terperinci Gabungan sempurna ChatGPT dan Python: mencipta sistem pengesyoran yang diperibadikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!