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टेक्स्ट जनरेट करना

LLMs में कई क्षमताएँ होती हैं, जिनमें टेक्स्ट जनरेशन सबसे लोकप्रिय में से एक है.

text में दिए गए कस्टमर रिव्यू के लिए आपको एक प्रतिक्रिया जनरेट करनी है; इसमें वही कस्टमर रिव्यू है जो आपने पहले Riverview Hotel के लिए देखा था.

pipeline मॉड्यूल आपके लिए लोड कर दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में LLMs का परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • टेक्स्ट जनरेट करने के लिए उपयुक्त टास्क निर्दिष्ट करते हुए generator पाइपलाइन को instantiate करें.
  • f-string में text और response शामिल करके prompt को पूरा करें.
  • मॉडल पाइपलाइन को 150 टोकन की अधिकतम लंबाई निर्दिष्ट करके पूरा करें और pad_token_id को end-of-sequence टोकन पर सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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"])
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