Guide de formation du modèle ChatGPT Python : injecter de nouvelles compétences dans votre chatbot

Guide de formation du modèle ChatGPT Python : injecter de nouvelles compétences dans les chatbots nécessite des exemples de code spécifiques

Introduction :

Ces dernières années, le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle a rendu les chatbots largement utilisés dans divers domaines. Cependant, les modèles de chatbot existants ne fournissent souvent que des fonctions conversationnelles de base et ne peuvent pas disposer de compétences plus intelligentes, telles que des systèmes de réponse aux questions et de recommandation. Afin de permettre au chatbot d'avoir plus de compétences, nous pouvons utiliser le modèle ChatGPT et effectuer une formation de modèle et une injection de compétences via Python. Cet article présentera en détail comment utiliser le modèle ChatGPT pour la formation et démontrera le processus d'injection de compétences à travers des exemples de code spécifiques.

Étape 1 : Préparer l'ensemble de données

Tout d'abord, nous devons préparer un ensemble de données sur des compétences spécifiques pour entraîner le modèle ChatGPT. Par exemple, si nous souhaitons former un chatbot répondant à des questions, nous pouvons collecter certaines questions et réponses correspondantes comme échantillons de formation. Ces échantillons peuvent être obtenus auprès des communautés de questions-réponses sur Internet ou d'autres sources.

Étape 2 : Installer les bibliothèques dépendantes

Avant d'entraîner le modèle, nous devons installer certaines bibliothèques dépendantes de Python. Tout d’abord, nous devons installer la bibliothèque GPT d’OpenAI, qui peut être installée via la commande suivante :

pip install openai

Étape 3 : Définir la clé API

Visitez le site officiel d’OpenAI, créez un compte et obtenez la clé API. Enregistrez la clé API dans un endroit sûr, nous en aurons besoin plus tard.

Étape 4 : Charger et entraîner le modèle

Avant l'entraînement, nous devons d'abord charger le modèle ChatGPT et spécifier la clé API :

import openai

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

model = openai.ChatCompletion.create(engine='text-davinci-003')

Ensuite, nous pouvons utiliser l'ensemble de données préparé pour entraîner le modèle :

examples = [
  ['What is the capital of France?', 'The capital of France is Paris.'],
  ['Who wrote the book "1984"?', 'The book "1984" was written by George Orwell.'],
  ['What are the prime factors of 24?', 'The prime factors of 24 are 2, 2, and 3.']
]

response = model.train(examples=examples)

Dans Pendant Pendant le processus de formation, nous pouvons suivre la progression de la formation et consulter le journal de formation :

model.training_dashboard()

Étape 5 : Testez le chatbot

Une fois la formation terminée, nous pouvons utiliser le modèle ChatGPT pour les tests. Nous devons d'abord définir une fonction pour gérer les entrées de l'utilisateur et appeler ChatGPT pour répondre :

def get_response(prompt):
  response = model.generate(
    prompt=prompt,
    max_tokens=100,
    temperature=0.6,
    n=1,
    stop=None,
    echo=True
  )
  
  return response['choices'][0]['text']

Ensuite, nous pouvons utiliser cette fonction pour parler au chatbot :

while True:
  user_input = input('> ')
  response = get_response(user_input)
  print(response)

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous avons utilisé le paramètre model.generate方法来生成聊天机器人的回答。prompt参数是用户的输入，max_tokens参数指定生成回答的最大长度，temperature参数控制生成回答的多样性，n参数指定生成回答的数量，stop参数可以用来控制生成回答的结束标志，echo pour spécifier si pour répondre Afficher les entrées de l'utilisateur.

Résumé :

Cet article présente comment utiliser le modèle ChatGPT pour la formation et démontre le processus d'injection de compétences à travers des exemples de code spécifiques. En entraînant le modèle ChatGPT, nous pouvons injecter diverses compétences dans le chatbot pour le rendre plus intelligent et utile. À l’avenir, avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, les chatbots joueront un rôle important dans de nombreux domaines et offriront aux utilisateurs de meilleurs services et expériences.

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!