手把手带你玩红到发紫的ChatGPT

新闻 2023-02-26

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来源：投稿作者：王同学

编辑：学姐

ChatGPT杀疯了，你还没体验过吗？

大家好，本次技术支持由王同学提供。

最近ChatGPT刷爆了各种公众号和朋友圈，效果相当震撼，可是自己真正的体验过后发现，并没有大家说的那么神乎其神，但是ChatGPT的出现绝对给AI领域带来一波相当大的热度，希望OpenAI团队后面能为AI行业做出更大的贡献。

1. 什么是 ChatGPT ？

ChatGPT 是一个预训练的聊天机器人模型，它是基于 GPT-2 模型进行训练的。它可以根据用户的输入产生自然语言回复，能够进行聊天交互。ChatGPT 可以让你快速构建一个聊天机器人，与用户进行交互。

2. ChatGPT 是怎么得到的？

ChatGPT 是基于 GPT-2 模型进行训练得到的。GPT-2 是一个通用的语言模型，它能够接受自然语言文本作为输入，然后预测文本中的下一个词。

要训练 ChatGPT，首先需要准备大量聊天交互的语料。通常来说，这些语料会包含多对对话，每对对话中会包含多个轮次的问答。每个轮次的问答都可以看做是一个文本序列，用来训练模型。·

训练过程中，模型会根据输入的文本序列，预测下一个词。模型的预测结果会与真实的下一个词进行比较，据此计算损失值。然后通过反向传播来优化模型的参数，以便降低损失值。

经过多轮迭代训练，模型的预测精度会逐渐提高，最终达到较高的准确率。训练完成后，我们就可以使用 ChatGPT 来进行聊天交互。

3. 如何使用ChatGPT ？

要使用 ChatGPT，可以通过以下步骤进行：

安装 ChatGPT 的依赖，比如 PyTorch、transformers 等库。下载 ChatGPT 的预训练模型，可以从 OpenAI 的网站上下载。创建一个 ChatGPT 的实例，并加载预训练模型。使用 ChatGPT 的实例进行聊天。你可以输入文本，然后 ChatGPT 会根据上下文产生回复。

例如，你可以这样使用 ChatGPT：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(gpt2)

# 创建聊天机器人
def chat_gpt(input_text, model, tokenizer):
# 将输入文本进行 tokenize
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=pt)

# 运行模型，产生响应文本
response_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, do_sample=True)

# 对响应文本进行 detokenize
response_text = tokenizer.decode(response_ids[0])

return response_text

# 测试一下
response_text = chat_gpt(你好，我是人工智能机器人, model, tokenizer)
print(response_text)

上面的代码中，我们首先加载了预训练的 GPT-2 模型，然后创建了一个聊天机器人函数 chat_gpt。这个函数接受输入文本、模型和 tokenizer 作为参数，并返回模型产生的响应文本。

是的你没看错，上面的全部内容，包括代码及注释，全部都是ChatGPT生成的，目前ChatGPT提供了在线的网站，我们直接可以通过网站去上手体验。

地址：https://chat.openai.com/