Panduan pembangunan pemalam ChatGPT Python: menambahkan keupayaan pemahaman bahasa semula jadi

ChatGPT Python panduan pembangunan plug-in: untuk menambah fungsi pemahaman bahasa semula jadi, contoh kod khusus diperlukan

Pengenalan: #🎜 🎜#ChatGPT ialah model penjanaan bahasa semula jadi yang kuat, tetapi ia mempunyai kekurangan, iaitu, ia tidak mempunyai keupayaan untuk memahami bahasa semula jadi. Dalam artikel ini, kami akan berkongsi panduan untuk membangunkan pemalam Python untuk ChatGPT untuk menambah keupayaan pemahaman bahasa semula jadi. Kami akan meneroka cara untuk mencapai ini menggunakan contoh kod.

Pertama, kami perlu memasang pustaka Python ChatGPT OpenAI untuk menggunakannya dalam projek kami. Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang:

pip install openai

Agar ChatGPT mempunyai keupayaan untuk memahami bahasa semula jadi, kami perlu menyediakannya dengan data latihan yang mencukupi . Data latihan ini harus diberi anotasi supaya model kami boleh belajar cara memahami dan menjawab pelbagai jenis soalan.

[
  {
    "input": "天气预报",
    "output": "今天的天气晴朗，温度在25°C左右。"
  },
  {
    "input": "最近有什么好电影推荐吗",
    "output": "《触不可及》是一部非常好的法国电影。"
  },
  ...
]

Sekarang kita mempunyai data latihan sedia, seterusnya kita perlu melatih Model pemahaman bahasa semula jadi. Kita boleh menggunakan algoritma pembelajaran mesin, seperti klasifikasi teks atau anotasi jujukan, untuk melatih model ini.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载训练数据
data = [
  {
    "input": "天气预报",
    "output": "今天的天气晴朗，温度在25°C左右。"
  },
  {
    "input": "最近有什么好电影推荐吗",
    "output": "《触不可及》是一部非常好的法国电影。"
  },
  ...
]

# 准备文本和标签
texts = [item['input'] for item in data]
labels = [item['output'] for item in data]

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)

untuk melengkapkan pemahaman bahasa semula jadi model Selepas latihan, kita boleh menggunakannya dalam pemalam ChatGPT untuk membolehkan ChatGPT memahami input daripada pengguna.

import openai

# 设置OpenAI的API密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 设置ChatGPT插件的配置
configuration = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 100,
    "n": 1,
    "stop": None,
    "logprobs": 0   
}

# 自然语言理解函数
def understand_input(user_input):
    # 使用自然语言理解模型预测输入的语义标签
    label = clf.predict(vectorizer.transform([user_input]))[0]
    
    # 构建ChatGPT格式的输入
    input_text = f"{label}: {user_input}"
    
    # 调用ChatGPT生成理解后的回答
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=input_text,
        **configuration
    )
    
    # 提取ChatGPT生成的回答
    reply = response.choices[0].text.strip().split(':')[1].strip()
    
    return reply

# 用户输入示例
user_input = "天气预报"

# 使用自然语言理解函数获取回答
reply = understand_input(user_input)

# 输出回答
print(reply)

Dalam artikel ini, kami berkongsi panduan untuk membangunkan pemalam ChatGPT Python untuk menambah keupayaan pemahaman bahasa semula jadi. Kami membincangkan cara untuk mencapai matlamat ini menggunakan contoh kod dan menyediakan kod contoh untuk melatih model pemahaman bahasa semula jadi menggunakan scikit-learn. Selain itu, kami menunjukkan cara untuk menyepadukan model pemahaman bahasa semula jadi dengan pemalam ChatGPT untuk mengekstrak teg semantik daripada input pengguna dan menjana jawapan. Semoga panduan ini akan membantu anda membangunkan pemalam ChatGPT yang lebih bijak.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan pembangunan pemalam ChatGPT Python: menambahkan keupayaan pemahaman bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!