Générer du texte
Les LLM ont de nombreuses capacités, la génération de textes étant l'une des plus populaires.
Vous devez générer une réponse à un avis de client trouvé sur text
; il contient le même avis de client pour l' hôtel Riverview que vous avez déjà vu.
Le module pipeline
a été chargé pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction aux LLM en Python
Instructions
- Installez le pipeline
generator
en spécifiant une tâche appropriée pour générer du texte. - Complétez le
prompt
en incluant lestext
etresponse
dans la chaîne f. - Complétez le modèle de pipeline en spécifiant une longueur maximale de 150 tokens et en fixant le
pad_token_id
au token de fin de séquence.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Instantiate the pipeline
generator = pipeline(____, model="gpt2")
response = "Dear valued customer, I am glad to hear you had a good stay with us."
# Complete the prompt
prompt = f"Customer review:\n{____}\n\nHotel reponse to the customer:\n{____}"
# Complete the model pipeline
outputs = generator(prompt, ____, pad_token_id=____, truncation=True)
print(outputs[0]["generated_text"])