Développer un système d’écriture automatique basé sur ChatGPT : Python libère la créativité

Développer un système d'écriture automatique basé sur ChatGPT : Python libère la créativité

1. Introduction
Le système d'écriture automatique est un système qui utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour générer des articles, des poèmes, des histoires et d'autres œuvres littéraires. Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle, les systèmes d’écriture automatique basés sur ChatGPT ont attiré une grande attention ces dernières années. Cet article expliquera comment développer un système d'écriture automatique basé sur ChatGPT et donnera des exemples de code spécifiques.

2. Présentation de ChatGPT
ChatGPT est un système d'agent de chat lancé par OpenAI en 2020 basé sur un modèle de pré-formation génératif. Il dispose de puissantes capacités de compréhension et de génération du langage grâce à une pré-formation de données textuelles à grande échelle. Nous pouvons l'affiner en fonction de ChatGPT afin qu'il puisse générer le texte correspondant en fonction de la saisie de l'utilisateur.

3. Préparation des données
Pour développer un système d'écriture automatique, vous devez d'abord préparer les données d'entraînement. Une grande quantité de données textuelles telles que des œuvres littéraires, des poèmes, des histoires, etc. peuvent être extraites d'Internet en tant que données de formation. Organisez ces données dans un fichier texte, chaque ligne étant une phrase ou un paragraphe.

4. Formation du modèle
L'exemple de code d'utilisation de Python pour la formation du modèle est le suivant :

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)

Pendant le processus de formation, nous avons utilisé GPT2Tokenizer pour convertir les données texte dans le format d'entrée requis par le modèle, et utilisé GPT2LMHeadModel pour affiner- formation de réglage.

5. Génération de texte
Une fois la formation du modèle terminée, nous pouvons utiliser le code suivant pour générer du texte :

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)

Dans ce code, nous pouvons générer le texte correspondant en fonction de l'invite donnée. Le texte généré peut être utilisé comme source d’inspiration créative pour une création et une modification ultérieures.

6. Optimisation et amélioration
Afin d'améliorer la qualité du texte généré, nous pouvons améliorer les résultats en générant le texte plusieurs fois et en sélectionnant le meilleur paragraphe. Vous pouvez également améliorer les performances du modèle en ajustant les hyperparamètres du modèle et en augmentant la quantité de données d'entraînement.

7. Résumé
Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris à développer un système d'écriture automatique basé sur ChatGPT. Nous formons le modèle ChatGPT et utilisons ce modèle pour générer du texte. Ce système d'écriture automatique peut inspirer les auteurs et les aider à résoudre des problèmes créatifs pendant le processus d'écriture. À l’avenir, nous pourrons étudier davantage et améliorer ce système afin qu’il puisse générer du texte de manière plus précise et plus intéressante, libérant ainsi plus de créativité pour les créateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!