GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) هي نموذج متقدم للغاية لمعالجة اللغة الطبيعية أصبح شائعًا بشكل متزايد لمهام اللغة المختلفة مثل ترجمة اللغة وتلخيص النص ووكلاء المحادثة. إذا كنت ترغب في استخدام GPT مع أطر عمل التعلم العميق الشائعة مثل TensorFlow و PyTorch ، فيمكنك الاستفادة من العديد من المكتبات والأطر التي توفر واجهات لنماذج GPT.
كيفية استخدام GPT مع TensorFlow
- TensorFlow هو أحد أكثر أطر التعلم العميق شيوعًا ولديه نظام بيئي واسع من المكتبات والأطر التي تدعم نماذج GPT. تعد مكتبة OpenAI GPT واحدة من أكثر المكتبات شيوعًا لاستخدام نماذج GPT في TensorFlow. توفر المكتبة نموذج GPT مدربًا مسبقًا وتسمح لك بضبط النموذج وفقًا لمهام لغوية محددة.
- لاستخدام مكتبة OpenAI GPT مع TensorFlow ، يمكنك تثبيت المكتبة باستخدام pip واستيراد الفئات والوظائف الضرورية. على سبيل المثال ، لإنشاء نص باستخدام نموذج GPT مدرب مسبقًا ، يمكنك استخدام الكود التالي:
import tensorflow as tf
import openai_gpt
sess = tf.Session()
model = openai_gpt.load_trained_model_from_checkpoint(
checkpoint_path=’/path/to/checkpoint’,
model_params={
‘n_vocab’: 30000,
‘n_ctx’: 1024,
‘n_embd’: 768,
‘n_head’: 12,
‘n_layer’: 12
},
batch_size=1
)
text = model.sample(sess, None, 1024, temperature=1.0, top_k=0, top_p=0.9, prefix=’Hello, how are you?’)
print(text)
كيفية استخدام GPT مع PyTorch
- PyTorch هو إطار عمل تعليمي عميق آخر شائع يستخدم على نطاق واسع لبناء نماذج معالجة اللغة الطبيعية. إذا كنت تريد استخدام GPT مع PyTorch ، فيمكنك الاستفادة من مكتبة PyTorch-Transformers. توفر المكتبة واجهة بسيطة وبديهية لاستخدام نماذج GPT ، مما يسمح لك بإنشاء نص وإجراء نمذجة اللغة وضبط النماذج في مهام محددة.
- لاستخدام مكتبة PyTorch-Transformers مع GPT ، يمكنك تثبيت المكتبة باستخدام pip واستيراد الفئات والوظائف الضرورية. على سبيل المثال ، لإنشاء نص باستخدام نموذج GPT مدرب مسبقًا ، يمكنك استخدام الكود التالي:
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(‘gpt2’)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(‘gpt2’)
text = “Hello, how are you?”
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors=’pt’)
output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True, num_beams=5, temperature=1.0)
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
