مرا به خاطر بسپار

آموزش ساخت یک مولد متن با GPT

بازدید: 120 آخرین به‌روزرسانی: 16 خرداد 1404

مقدمه

در مقاله پردازش زبان‌های طبیعی آموختیم که chatGPT یک الگوریتم NLP است. اکنون در این مقاله یاد می‌گیریم که برای ساخت یک مولد متن با استفاده از مدل‌های GPT (مانند GPT-3 یا GPT-4 از OpenAI یا مدل‌های مشابه)، باید چه مراحلی را طی کنید. این راهنما به صورت کلی و قابل فهم ارائه شده و فرض می‌کند که شما دانش اولیه‌ای از برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون) دارید

انتخاب مدل و پلتفرم

مدل GPT: می‌توانید از مدل‌های ارائه‌شده توسط OpenAI (مانند GPT-3 یا GPT-4) یا مدل‌های متن‌باز مانند GPT-Neo، GPT-J یا LLaMA استفاده کنید.

OpenAI: نیاز به API Key و اشتراک دارد (پولی).

مدل‌های متن‌باز: رایگان هستند اما نیاز به منابع محاسباتی قوی (مانند پردازنده گرافیکی) برای اجرا دارند.

برای دسترسی و اجاره پردازنده گرافیکی به سایت ابررایانه سیمرغ مراجعه کنید.

پیش‌نیازها:

برای OpenAI: ثبت‌نام در پلتفرم OpenAI و دریافت API Key.

برای مدل‌های متن‌باز: نصب کتابخانه‌هایی مانند transformers از Hugging Face.

آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی

نصب پایتون: مطمئن شوید پایتون (نسخه 3.7 یا بالاتر) روی سیستم شما نصب است.
نصب کتابخانه‌های مورد نیاز:
برای OpenAI:

pip install openai

برای مدل‌های Hugging Face:

pip install transformers torch

ابررایانه سیمرغ برای کاربران خود امکان استفاده از ریپوزیتوری لوکال پایتون را فراهم کرده است که فارغ از سرعت اینترنت، امکان نصب سریعتر پکیج‌های استاندارد پایتون را فراهم می‌کند. کافیست از ابررایانه سیمرغ خدمت پردازشگر گرافیکی یا هوش مصنوعی دریافت کنید تا بتوانید از این ریپوزیتوری به صورت محلی در خدمت خریداری شده استفاده کنید.

نوشتن کد برای مولد متن

  1. استفاده از OpenAI GPT

دریافت API Key: از داشبورد OpenAI یک کلید API دریافت کنید.

کد نمونه: این کد از API OpenAI برای تولید متن استفاده می‌کند. نیاز به کلید API از OpenAI دارید. این کد یک تابع ساده برای تولید متن بر اساس پرامپت تعریف می‌کند:
import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# Function to generate text using GPT model
def generate_text(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",  # Specify the GPT model (e.g., text-davinci-003 or gpt-4)
        prompt=prompt,  # Input prompt for text generation
        max_tokens=150,  # Maximum length of generated text
        temperature=0.7,  # Control creativity (0 = more focused, 1 = more creative)
        n=1,  # Number of responses to generate
        stop=None  # Optional stop sequence
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    prompt = "Write a short story about an adventure in a forest."
    generated_text = generate_text(prompt)
    print(generated_text)
پارامترها:
model: مدل موردنظر (مانند text-davinci-003 یا gpt-4 اگر در دسترس باشد).
max_tokens: طول متن خروجی را محدود می‌کند.
temperature: میزان خلاقیت را تنظیم می‌کند (مقدار بین 0 تا 1).
خروجی: متن تولیدشده بر اساس پرامپت چاپ می‌شود.
  1. مولد متن با استفاده از GPT-2 (Hugging Face)
این کد از مدل متن‌باز GPT-2 که توسط Hugging Face ارائه شده استفاده می‌کند. نیازی به API Key نیست، اما باید کتابخانه transformers نصب شود.
from transformers import pipeline

# Initialize the text generation pipeline with GPT-2
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# Function to generate text
def generate_text(prompt):
    result = generator(
        prompt, 
        max_length=150,  # Maximum length of generated text
        num_return_sequences=1  # Number of generated sequences
    )
    return result[0]["generated_text"]

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    prompt = "Write a short story about an adventure in a forest."
    generated_text = generate_text(prompt)
    print(generated_text)
مدل: اینجا از مدل gpt2 استفاده شده که سبک و مناسب برای سیستم‌های معمولی است. برای مدل‌های بزرگ‌تر مثل EleutherAI/gpt-neo-2.7B نیاز به GPU دارید.

پارامترها:

max_length: حداکثر طول متن تولیدشده.

num_return_sequences: تعداد پاسخ‌های تولیدشده (اینجا 1).

نکته: این مدل ممکن است برای زبان فارسی نیاز به تنظیم دقیق (Fine-Tuning) داشته باشد، چون داده‌های آموزشی آن عمدتاً انگلیسی هستند.

تست و ارزیابی

تست: با پرامپت‌های مختلف آزمایش کنید. برای مثال
«Write a poem in Persian about autumn.»
«Write a 200-word sci-fi story about a lost astronaut.»
ارزیابی: برای ارزیابی سه پارامتر را بررسی کنید شامل انسجام، تناسب و کیفیت.
انسجام: آیا متن تولیدشده منطقی و پیوسته است؟
تناسب: آیا متن به پرامپت مرتبط است؟
کیفیت: آیا متن خلاق و جذاب است؟
رفع اشکال:
اگر خروجی نامناسب است، پرامپت را دقیق‌تر کنید.
پارامترهایی مثل temperature یا top_p را تنظیم کنید.
تبریک میگوییم. شما موفق به راه‌اندزای یک مولد متن شدید

جمع‌بندی

ساخت یک مولد متن با مدل‌های GPT راهی عالی برای خلق محتوای خلاقانه، خودکارسازی نوشتن، یا حتی یادگیری هوش مصنوعی است. این مقاله شما را با دو روش اصلی آشنا کرد: استفاده از API OpenAI برای نتایج سریع و باکیفیت، و مدل‌های متن‌باز مثل GPT-2 برای پروژه‌های رایگان و قابل‌تنظیم.
نکات کلیدی برای کدنویسان آینده:
شروع ساده: با نصب پایتون و کتابخانه‌های openai یا transformers، می‌توانید در چند دقیقه مولد متن خود را بسازید.
بهینه‌سازی برای کاربرد خود: پرامپت‌های دقیق بنویسید یا مدل را با دیتاست مناسب فاین‌تیون کنید.
گام بعدی: کدهای ارائه‌شده را آزمایش کنید و با افزودن رابط وب (مثل Flask) پروژه را جذاب‌تر کنید.

سوالات متداول

  1. چگونه امنیت داده‌ها را در استفاده از APIهای آنلاین تضمین کنم؟
از API Keyهای امن استفاده کنید، داده‌های حساس را به اشتراک نگذارید و از پروتکل‌های HTTPS مطمئن شوید.
  1. چگونه سرعت تولید متن را در مدل‌های متن‌باز افزایش دهم؟
از مدل‌های کوچک‌تر استفاده کنید، داده‌ها را پیش‌پردازش کنید و از سخت‌افزار قوی‌تر (مانند پردازنده‌های گرافیکی) بهره ببرید.
  1. چگونه از تولید محتوای نامناسب توسط مدل جلوگیری کنم؟
از فیلترهای محتوا (مثل Moderation API در OpenAI) و پرامپت‌های محدودشده استفاده کنید.
تا چه حد این مطلب برای شما مفید بود؟
بر اساس رای 0 نفر

اگر بازخوردی درباره این مطلب دارید یا پرسشی دارید که بدون پاسخ مانده است، آن را از طریق بخش نظرات مطرح کنید.

ثبت نظر

نظر دادن