Python語言丨chatGPT人工智慧小程式系統設計開發分析

隨著人工智慧技術的發展，自然語言生成技術也日益發展和應用，chatGPT就是其中的一種。chatGPT（Chat Generative

Pre-trained Transformer）是一種能夠生成自然對話的人工智慧技術，其核心是使用了自然語言處理技術中的預訓練模

型——Transformer。

在本文中，我們將介紹如何使用Python和PyTorch庫來實現一個簡單的chatGPT人工智慧小程式。

開發環境

為了執行這個chatGPT小程式，我們需要使用Python和PyTorch庫。

安裝PyTorch

使用Anaconda建議conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>-c pytorch，其中cuda版本

號根據情況填寫，需要注意的是，你的機器上需要有相應版本的CUDA。

實現chatGPT

我們可以從PyTorch的Transformers庫中匯入預訓練模型：GPT2Model和GPT2Tokenizer，並使用它們來生成對話。

import torch

from transformers import GPT2Model, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')

def chatGPT(prompt, length=20):

    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

    model.eval()

    with torch.no_grad():

        output = model.generate(input_ids, max_length=length, repitition_penalty=2.0, pad_token_id=tokenizer.

eos_token_id)

    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    return response