Как написать нейросеть, похожую на ChatGPT — рассказывает сама ChatGPT. Автор блога просто проверил и опубликовал данный материал.
Нейросети, основанные на трансформерах, такие как ChatGPT, стали одними из самых популярных моделей для генерации текста и ответов в чат-ботах. В этой статье мы рассмотрим шаги, необходимые для создания простой нейросети, похожей на ChatGPT.
Так себе представляет ChatGPT другая нейросеть — Midjourney
Выбор архитектуры
Первый шаг – выбрать архитектуру нейросети. ChatGPT основан на трансформерах, которые были разработаны для работы с последовательностями данных, такими как текст. Трансформеры состоят из нескольких блоков, каждый из которых включает в себя многослойный перцептрон (Multi-Layer Perceptron, MLP) и механизм внимания (attention mechanism). Механизм внимания позволяет модели фокусироваться на разных частях входных данных в разное время, что делает его особенно полезным для работы с текстом.
Создание датасета
Для обучения модели вам нужно будет создать датасет. Вы можете использовать существующие корпуса текстов, такие как Википедия или новостные статьи, или создать свой корпус текстов. В этом примере мы будем использовать датасет, содержащий реплики диалогов из фильмов.
Подготовка данных
После создания датасета вам нужно подготовить данные. Это может включать в себя токенизацию текста (разбиение текста на токены или слова), создание словаря (сопоставление токенов с уникальными идентификаторами) и создание последовательностей (наборов токенов) для ввода и вывода модели.
Обучение модели
После подготовки данных вы можете обучить модель на вашем датасете. Обучение может занять много времени, в зависимости от размера датасета и сложности модели. Для обучения модели, похожей на ChatGPT, вы можете использовать открытый исходный код и библиотеки, такие как TensorFlow или PyTorch.
Протестирование модели
После обучения модели вам нужно протестировать ее, чтобы убедиться, что она работает правильно. Это может включать в себя сравнение выходных данных модели с правильными ответами, а также оценку ее производительности на новых данных.
Пример кода
Вот пример кода на Python, использующий библиотеку TensorFlow, который показывает, как создать простую нейросеть, похожую на ChatGPT:
import tensorflow as tf
from transformers import GPT2Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel
# Загрузка предобученного токенизатора GPT2
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
# Загрузка предобученной модели GPT2
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
# Загрузка датасета
dataset = tf.data.TextLineDataset('movie_dialogues.txt')
# Подготовка данных
def encode(text):
return tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
def encode_map_fn(text):
return tf.py_function(encode, [text], tf.int32)
dataset = dataset.map(encode_map_fn)
# Разбиение датасета на пакеты
dataset = dataset.padded_batch(batch_size=4, padded_shapes=[None])
# Обучение модели
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-5)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
for epoch in range(10):
for batch in dataset:
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(batch)[0]loss = loss_fn(batch[:, 1:], logits[:, :-1])
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
print(f'Epoch {epoch} loss: {loss.numpy()}')
# Генерация ответов
input_text = "Hi, how are you?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='tf')
generated_output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=3)
for output in generated_output:
print(tokenizer.decode(output.numpy()))
Этот код загружает предобученный токенизатор и модель GPT2, затем подготавливает данные из датасета и обучает модель на этих данных. Наконец, он использует обученную модель для генерации ответов на входной текст.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели шаги, необходимые для создания простой нейросети, похожей на ChatGPT. Вы можете использовать этот пример как отправную точку для создания своей собственной модели. Обучение нейросетей может быть сложным процессом, но благодаря открытым исходным кодам и библиотекам, таким как TensorFlow и PyTorch, создание собственных моделей становится все более доступным.
