ChatGPT に基づく自動筆記システムの開発: Python が創造性を解き放つ

ChatGPT に基づく自動筆記システムの開発: Python が創造性を解放します

1. はじめに
自動筆記システムは、人工知能技術を使用して、記事、詩、物語、その他の文学作品。人工知能技術の急速な発展に伴い、近年ChatGPTをベースとした自動筆記システムが広く注目を集めています。この記事では、ChatGPTをベースにした自動筆記システムの開発方法と具体的なコード例を紹介します。

2. ChatGPT の概要
ChatGPT は、OpenAI によって 2020 年に開始された、生成事前学習モデルに基づいたチャット エージェント システムです。大規模なテキスト データの事前トレーニングを通じて、強力な言語理解と生成機能を備えています。ユーザー入力に基づいて対応するテキストを生成できるように、ChatGPT に基づいて微調整できます。

3. データの準備
自動筆記システムを開発するには、まず教師データを準備する必要があります。文学作品、詩、物語などの大量のテキストデータを教師データとしてインターネットからクロールできます。このデータをテキスト ファイルに編成し、各行を文または段落にします。

4. モデル トレーニング
モデル トレーニングに Python を使用するコード例は次のとおりです:

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)

トレーニング プロセス中に、GPT2Tokenizer を使用してテキスト データを必要な入力形式に変換しました。トレーニングの微調整には GPT2LMHeadModel を使用します。

5. テキストの生成
モデルのトレーニングが完了したら、次のコードを使用してテキストを生成できます:

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)

このコードでは、指定されたプロンプトのテキスト。生成されたテキストは、さらなる作成や変更のための創造的なインスピレーションの源として使用できます。

6. 最適化と改善
生成されるテキストの品質を向上させるために、テキストを複数回生成し、最適な段落を選択することで結果を改善できます。モデルのハイパーパラメーターを調整し、トレーニング データの量を増やすことによって、モデルのパフォーマンスを向上させることもできます。

7. 概要
この記事の導入部を通じて、ChatGPT に基づく自動筆記システムを開発する方法を学びました。 ChatGPT モデルをトレーニングし、このモデルを使用してテキストを生成します。この自動執筆システムは、著者にインスピレーションを与え、執筆プロセス中に創造的な問題を解決するのに役立ちます。将来的には、このシステムをさらに研究および改善して、より正確かつ興味深いテキストを生成し、クリエイターの創造性をさらに解放できるようにする予定です。

以上がChatGPT に基づく自動筆記システムの開発: Python が創造性を解き放つの詳細内容です。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。