快速入门：ChatGPT教程-从零开始构建自己的聊天机器人

3周前发布 yundic

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快速入门：ChatGPT教程-从零开始构建自己的聊天机器人

最近人工智能技术越来越受到大家的关注，其中聊天机器人尤其受到大家的热爱。今天我们来学习一下如何使用ChatGPT构建自己的聊天机器人。

1. 下载环境

首先，我们需要安装Python和一些必要的库。在Linux或Mac上，你可以在命令行直接使用pip下载所需的库。

pip install transformers

如果你使用的是Windows，请在Command Prompt中使用相同的命令

2. 构建模型

现在我们需要构建我们的聊天机器人。为此，我们将使用GPT（Generative Pre-trained Transformer）的中型（“m”）模型。我们将使用Hugging Face工具包的transformers库来构建我们的模型。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

这就是它！我们现在已经构建了我们需要的聊天机器人。

3. 开始编码

现在我们可以开始编写代码了。我们需要为我们的聊天机器人构建一个循环。在这个循环中，用户将输入问题，然后我们的模型将根据这个问题提供答案。在开始编写我们的代码之前，我们需要先了解一下聊天机器人模型的输入格式。

输入格式

ChatGPT模型的输入必须是tokenized。我们需要将我们的输入转换为tokenize格式，这里使用AutoTokenizer类实现。

user_input = input("你想问我什么？")

input_ids = tokenizer.encode(user_input + '', return_tensors='pt')

在这个例子中，我们首先将用户输入添加到字符串中，然后添加’‘标记，以指示模型输入已经结束。接下来，我们使用tokenizer对输入进行tokenize，返回一个张量（PyTorch Tensor），以便我们可以将其传递给模型。

输出格式

ChatGPT模型的输出也必须是tokenized。我们需要将输出解码为自然语言文本格式。这里我们使用tokenizer的decode()方法实现。

output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

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

在这个例子中，我们使用model.generate()方法来获取模型的输出。我们还可以指定输出文本的最大长度和特殊tokens的id。然后，我们使用tokenizer的decode()方法来解码输出，将其转换为自然语言文本。

代码实现

while True:

    user_input = input("你想问我什么？")

    input_ids = tokenizer.encode(user_input + '', return_tensors='pt')

    output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

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

    print(bot_response)

我们现在就可以开始和我们的聊天机器人亲密交谈了！