ChatGPT开发实战

时间：2023-01-27 19:05:24

前段时间使用体验了ChatGPT的用法，感受到ChatGPT的强大，通过搜索关键字或者输入自己的意图，能够快速得到自己想要的信息和结果。今天笔者将深挖一下ChatGPT，给大家介绍如何使用ChatGPT的API来实战开发一些例子。

2.内容

2.1 ChatGPT起源

这个还得从谷歌发布BERT模型开始了解。BERT 是预训练语言表示法的一种方法。预训练涉及 BERT 如何首先针对大量文本进行训练，例如*。然后，您可以将训练结果应用于其他自然语言处理 (NLP) 任务，例如问答系统和情感分析。借助 BERT 和 AI Platform Training，您可以在大约 30 分钟内训练各种 NLP 模型。

而OpenAI与BERT类似，做出了初代的GPT模型。它们的思想都是类似的，都是预计Transformer这种双向编码器，来获取文本内部的一些联系。

2.2 如何注册ChatGPT

由于OpenAI不允许国内手机注册申请账号，这里我们需要使用到虚拟手机号来注册接收信息（一次性购买使用），关于如果使用虚拟手机号，网上有很多资料和流程，这里就不细说了。大致流程如下：

  • 准备一个邮箱，比如QQ邮箱、GMAIL等
  • 访问OpenAI的官网地址
  • 访问虚拟手机号网站，然后选择OpenAI购买虚拟机手机号（大概1块钱）

然后，注册成功后，我们就可以使用OpenAI的一些接口信息了。体验结果如下：

ChatGPT开发实战

3.实战应用

3.1 数据集准备

在实战应用之前，我们需要准备好需要的数据集，我们可以从OpenAI的官网中通过Python API来生成模拟数据。具体安装命令如下所示：

pip install --upgrade openai

然后，我登录到OpenAI官网，申请一个密钥，用来获取一些训练所需要的数据。比如我们获取一个差评的代码实现如下：

import openai
import time
import pandas as pd
import numpy as np
openai.api_key = "<填写自己申请到的密钥地址>"

completion = openai.Completion.create(engine="davinci", prompt="This hotel was terrible.",max_tokens=120)
print("Terrible Comment:")
print(completion.choices[0]['text'])

执行结果如下：

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接着，我们来获取一个好评的代码例子，具体实现如下：

completion = openai.Completion.create(engine="davinci", prompt="This hotel was great.",max_tokens=120)
print("Great Comment:")
print(completion.choices[0]['text'])

执行结果如下：

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现在，我们来获取所需要的数据集代码，具体实现如下所示：

print("Generating 500 good and bad reviews")
good_reviews = []
bad_reviews = []
for i in range(0,500):
  completion = openai.Completion.create(engine="davinci", prompt="This hotel was great.",max_tokens=120)
  good_reviews.append(completion.choices[0]['text'])
  print('Generating good review number %i'%(i))
  completion = openai.Completion.create(engine="davinci", prompt="This hotel was terrible.",max_tokens=120)
  bad_reviews.append(completion.choices[0]['text'])
  print('Generating bad review number %i'%(i))
  display = np.random.choice([0,1],p=[0.7,0.3])
# 这里由于OpenAI的接口调用限制，控制一下循环调用频率
  time.sleep(3)
  if display ==1:
    display_good = np.random.choice([0,1],p=[0.5,0.5])
    if display_good ==1:
      print('Printing random good review')
      print(good_reviews[-1])
    if display_good ==0:
      print('Printing random bad review')
      print(bad_reviews[-1])

# Create a dataframe with the reviews and sentiment
df = pd.DataFrame(np.zeros((1000,2)))

# Set the first 500 rows to good reviews
df.columns = ['Reviews','Sentiment']
df['Sentiment'].loc[0:499] = 1
df['Reviews'] = good_reviews+bad_reviews
# Export the dataframe to a csv file
df.to_csv('generated_reviews.csv')

执行结果如下：

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3.2 开始进行算法训练

有了数据之后，我们可以建立和训练一种机器学习算法，当我们处理文本的时候，首先需要做的是使用矢量器，矢量器是将文本转换为矢量的东西。相似的的文本有着相似的向量，不同的文本具有不相似的向量。

而矢量化的步骤有很多方法可以实现，为了实现文本中的功能，我们借助Python的TFIDF矢量器的库来实现。

具体实现代码如下所示：

import pandas as pd 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix,plot_confusion_matrix
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Split the data into training and testing
labeled_data = pd.read_csv('generated_reviews.csv').drop(columns=['Unnamed: 0'])
labeled_data.Sentiment = labeled_data.Sentiment.astype(int)
labeled_data = labeled_data.dropna().reset_index()

# print head of the data
print(labeled_data.head())

头部数据结果如下所示：

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接着，我们对数据进行矢量化，具体实现代码如下所示：

dataset = labeled_data

vectorizer = TfidfVectorizer (max_features=2500, min_df=7, max_df=0.8)
tokenized_data = vectorizer.fit_transform(dataset['Reviews']).toarray()

labels = np.array(dataset["Sentiment"])  # Label is already an array of 0 and 1

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

X = tokenized_data
y = labels
X_train, X_test,y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2)

rf.fit(X_train,y_train)

plot_confusion_matrix(rf,X_test,y_test)

# save the result to disk
plt.title('Confusion Matrix')
plt.savefig('result.png')

这里涉及到使用随机森林的模型，随机森林是一种有监督的机器学习算法。由于其准确性，简单性和灵活性，它已成为最常用的一种算法。事实上，它可以用于分类和回归任务，再加上其非线性特性，使其能够高度适应各种数据和情况。

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它之所以被称为 “森林”，是因为它生成了决策树森林。然后，来自这些树的数据合并在一起，以确保最准确的预测。虽然单独的决策树只有一个结果和范围狭窄的群组，但森林可以确保有更多的小组和决策，从而获得更准确的结果。它还有一个好处，那就是通过在随机特征子集中找到最佳特征来为模型添加随机性。总体而言，这些优势创造了一个具有广泛多样性的模型。

我们执行这个模型，然后输出结果如下图所示：

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4.总结

OpenAI API 几乎可以应用于任何涉及理解或生成自然语言或代码的任务。它提供一系列具有不同功率级别的模型，适用于不同的任务，并且能够微调您自己的自定义模型。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。

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