如何根据企业自身文化定向训练chatgpt及示例源码

要根据企业自身文化定向训练ChatGPT，需要采取以下步骤：

1. 收集数据：收集与企业文化相关的数据，可以从公司文化宣言、行为准则、员工手册、客户反馈等渠道获取。从中提取出与公司文化有关的对话、场景和主题。

2. 数据清洗：清洗数据，去掉冗余信息、拼写错误和语法错误等。

3. 建立数据集：将清洗后的数据建立数据集，分成训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练ChatGPT，验证集用于调整超参数，测试集用于评估模型性能。

4. 训练模型：使用已建立的数据集来训练ChatGPT模型。在训练之前，需要设置合适的超参数，如学习率、批次大小和迭代次数等。

5. 模型优化：通过调整模型超参数、模型结构、损失函数等，进一步优化模型性能。可以使用自适应学习率、权重衰减等技术。

6. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，评估模型的准确度、召回率、F1值等指标。

7. 部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，让ChatGPT与用户进行交互，在实践中不断完善和优化。可以使用REST API或Web应用程序等方式进行部署。

总之，根据企业自身文化定向训练ChatGPT，需要充分挖掘和利用与公司文化相关的数据，建立合适的数据集，训练和优化模型，最终让ChatGPT符合公司文化，提升企业形象和用户体验。

这里给出一个基于OpenAI GPT-2的示例Python代码，用于生成公司内部文化缺失的问答对，可以根据实际需要进行修改和优化：

import openai
import re

# 首先需要通过OpenAI的网站申请API KEY，并安装相关Python包
# pip install openai

openai.api_key = "XXXXXXXXXXXXXX"

# 准备原始语料
prompt = """Q: What is your company's mission statement?
            A: We are committed to providing high quality products and services to our customers.
            Q: What are your company's core values?
            A: We believe in honesty, integrity, excellence and teamwork.
            Q: How does your company encourage collaboration among employees?
            A: We have a regular meeting system and use communication tools to facilitate teamwork.
            Q: How does your company celebrate success?
            A: We organize team building activities, parties, and other events to show appreciation for employees' hard work."""

# 准备要生成的问题
questions = ["What is your company's mission statement?",
             "What are your company's core values?",
             "How does your company encourage collaboration among employees?",
             "How does your company celebrate success?",
             "How does your company handle conflicts among employees?"]

# 实现自动答题
for q in questions:
    search_text = prompt + "\nQ:" + q + "\nA:"
    response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-002",
      prompt=search_text,
      max_tokens=100,
      n=1,
      stop=None,
      temperature=0.5
    )
    answer = response.choices[0].text.strip()
    answer = re.sub("Q.*\n", "", answer)  # 去除生成结果中的问题
    print(q + "\n" + answer)

这个代码会根据企业提供的文化语料和相应问题，基于AI技术自动生成答案，方便企业在快速反馈下不断完善文化建设。需要注意的是，这里使用的是OpenAI的GPT-2模型，需要根据实际情况选择相应的模型和超参数。