ChatGPT:如何利用ChatGPT微调分类任务

文章目录

  • 前言【科普】
    • 1. ChatGPT的原理
    • 2. ChatGPT的应用
    • 3. ChatGPT的优势及未来展望
  • 一、准备
  • 二、使用大模型 进行 NLP 分类任务的微调示例代码
  • 三、参数说明
  • 四、模型的选择
  • 五、模型选择示例

来源:https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning

参考:官网原文,包括了微调的一些原则和技术细节。但是,国内需要网络配置后才能访问,且没有中文版本,对于一些大模型通用的术语,会在第一次出现时给出英文原文,那么我们开始。

前言【科普】

ChatGPT是一种基于预训练语言模型的对话生成技术。它使用了深度学习和自然语言处理技术,可以帮助人们创建自然、流畅的对话系统。下面我们将详细介绍ChatGPT的原理和应用。

1. ChatGPT的原理

ChatGPT基于大规模无监督预训练语言模型GPT(Generative Pre-trained Transformer)开发而来。GPT采用了基于变压器(Transformer)的架构,通过海量文本数据的有监督训练,能够学习到自然语言的词义、上下文相关性等信息,并且具备生成文本的能力。

ChatGPT使用了GPT-2或GPT-3作为预训练模型,但不同于GPT只能生成单向文本,ChatGPT针对对话场景进行微调,使其具备双向文本生成能力,即可以根据用户输入生成响应信息,也可以根据响应信息生成后续对话内容。ChatGPT还可以在多轮对话中保持对话连贯性,避免信息重复和逻辑破绽。

2. ChatGPT的应用

ChatGPT有广泛的应用场景,比如:

(1)客服机器人。ChatGPT可以通过对话理解、情感分析等技术,为企业和用户提供高效、贴心的客户服务,从而减轻人工客服的工作量。

(2)智能助手。ChatGPT可以通过语音识别技术与用户进行自然对话,完成日常生活中的提醒、问答等任务。

(3)教育培训。ChatGPT可以为学生提供个性化的学习方案、答疑解惑等服务,也可以在在线教学场景下辅助老师进行互动授课。

3. ChatGPT的优势及未来展望

相比传统的基于规则、模板的对话系统,ChatGPT具备以下优势:

(1)自适应学习能力。ChatGPT使用预训练模型,但可根据特定场景进行微调,具备快速适应新环境的能力。

(2)自然流畅。ChatGPT生成的文本通顺自然,表达清晰明了,用户体验良好。

(3)大规模部署。ChatGPT可以实现自动话务分配、无缝接入多渠道等功能,支持企业级应用。

未来,ChatGPT还有很大的发展潜力。随着深度学习技术的进一步发展,ChatGPT的精度和效率将得到提升,应用场景也将不断扩大。同时,ChatGPT的安全性和隐私保护也将成为关注的焦点。

一、准备

API秘钥

二、使用大模型 进行 NLP 分类任务的微调示例代码

我们通过调用 classify 函数来进行分类任务,并将输入文本和分类结果输出到控制台中。请注意,在使用 OpenAI API 时需要提供正确的 API 密钥,需要在代码中修改 YOUR_API_KEY 的值为自己的密钥

import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 定义分类函数



def classify(input_text):
    model_engine = "text-davinci-002"  # 指定模型引擎
    prompt = (f"The following is a text classification task:\n\n{input_text}\n"
              "Classify the above text into one of the following categories:\n"
              "A, B, C")

    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    output_text = response.choices[0].text.strip()
    return output_text

# 调用分类函数
input_text = "这是一段需要分类的文本。"
result = classify(input_text)
print(f"输入文本 '{input_text}' 属于类别 {result}")

三、参数说明

engine:这是你想要使用的语言模型的 ID。可用的模型包括 GPT-3、GPT-2 等。

prompt:这是你想要作为输入提供给语言模型的文本提示。模型将根据此提示生成续写或完成的文本。

max_tokens:这是你希望模型在响应提示时生成的最大标记数(单词或符号)。它有助于控制生成的文本长度。

n:此参数控制模型应生成的响应或完成的数量。你可以将其设置为 1 到 4 之间的值。
通俗的解释就是:当你设置 n 参数时,它将决定 OpenAI Completion API 返回的生成文本的数量。例如,如果你将 n 设置为 1,则 API 只会返回一个生成的文本。如果你将 n 设置为 3,则 API 将返回三个不同的生成文本。你可以将 n 设置为介于 1 和 4 之间的任何值。

stop:这是一个可选的字符串列表,你可以用它来指定模型何时应停止生成文本。例如,可以使用停止词“###”来表示文档或部分的结尾。

temperature:此参数控制模型输出的“创造性”或随机性。较高的温度值会产生更多随机和多样化的输出,而较低的值则会生成更加保守和可预测的输出。

四、模型的选择

以下是一些可以在中国使用的 OpenAI API 的示例:

GPT-3 模型:目前为止,OpenAI 最先进和最强大的通用语言模型。它可以生成各种类型的文本,包括文章、小说、对话、代码等。在中国,您可以使用 GPT-3 进行各种文本生成任务,例如写作、聊天机器人等。

DALL-E 模型:这是一个专为生成图像而设计的模型,它可以根据文字描述生成各种形状的图像。您可以使用 DALL-E 构建自己的图像生成应用程序。

Codex 模型:这是一种具有编程能力的人工智能模型,可以理解代码并生成新的代码。在中国,您可以使用 Codex 提高您的编码效率和质量。

GPT-2 模型:与 GPT-3 相比,GPT-2 是一种旧的模型,但仍然非常有效。GPT-2 可以用于各种文本生成任务,例如文章、小说、诗歌、对话等等。

GPT-Chinese 模型:这是一种专门针对中文语言的 GPT 模型,特别适用于各种文本生成任务,例如写作、聊天机器人、翻译等。在中国,您可以使用 GPT-Chinese 来构建您自己的中文语言模型。

五、模型选择示例

对于 GPT-3 模型,需要指定以下其中之一:

davinci-codex: 适用于编码相关任务,特别是与 Python 相关的任务。
davinci: 通用的最新模型,可以用于各种文本生成和自然语言处理任务。
curie: 适用于广泛的任务,但比 davinci 模型更侧重于文本生成。
babbage: 适用于广泛的任务,但与 davinci 和 curie 相比,其内部计算资源较少。

因此,如果想要使用 GPT-3 模型,则需要选择其中一个具体的引擎,
例如 davinci-codexdavinci。例如,以下是一个使用 davinci 引擎进行文本生成的示例代码:

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
    model_engine = "davinci"
    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )

    return response.choices[0].text.strip()

# 调用生成函数
prompt = "请生成一篇介绍 OpenAI 的文章。"
result = generate_text(prompt)
print(result)

在上述代码中,我们使用 openai.Completion.create 函数来调用 OpenAI API 进行文本生成任务,同时指定了所使用的模型引擎(即 “davinci” 引擎)以及一些其他参数,例如 max_tokenstemperature。最终返回生成的文本结果,并将其输出到控制台中。

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