chatgpt详细完整的代码

2023-06-15 03:54

对于想要了解ChatGPT的完整代码的读者们，以下是一份详细的笔记。

ChatGPT是一种基于GPT的对话模型。该模型的核心是GPT-2模型，该模型是Transformers中的一个变体。下面是ChatGPT的完整代码。

首先，我们需要导入相关的库：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

接下来，我们需要初始化模型和标记器：

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

这段代码将从预训练的gpt2模型中加载标记器和模型。在此期间，我们设置了pad_token_id，该值等于eos_token_id，这样就可以自动进行填充了。

接下来，我们需要编写一个函数来生成文本：

def generate_text(prompt, length):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
    input_ids = input_ids.to(model.device)
    chat_history = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=length,
        temperature=1: 0,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        no_repeat_ngram_size=2,
        num_return_sequences=1
    )
    chat_history = chat_history[:, input_ids.shape[-1]:].tolist()
    text = tokenizer.decode(chat_history[0], skip_special_tokens=True)
    return text

这段代码将生成文本的过程封装在了一个函数中。输入的参数为prompt和length，分别是输入的提示和生成文本的长度。该函数内部使用标记器将输入的prompt转化为标记化Tensor，然后使用模型的generate()方法来生成文本。在生成时，我们设置了一些参数，如最大长度、温度和不重复的n-gram大小。最后，我们使用标记器将生成的Tensor转化为文本并返回。

最后，我们可以使用以下代码来生成对话：

prompt = input("Enter a prompt: ")
length = int(input("Enter the desired length of the text: "))
text = generate_text(prompt, length)
print(text)

这段代码将提示用户输入提示和文本长度，并调用我们之前编写的generate_text()函数来生成文本。

以上就是ChatGPT的完整代码。如果你对GPT感兴趣，可以尝试深入了解GPT的内部机制和应用。

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