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Geração de texto

Os LLMs têm muitos recursos, sendo a geração de texto um dos mais populares.

Você precisa gerar uma resposta a uma avaliação de cliente encontrada em text; ela contém a mesma avaliação de cliente do Riverview Hotel que você já viu antes.

O módulo pipeline foi carregado para você.

Este exercício faz parte do curso

Introdução aos LLMs em Python

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Instruções do exercício

  • Instanciar o pipeline generator especificando uma tarefa apropriada para gerar texto.
  • Complete o prompt incluindo o text e o response na string f.
  • Complete o pipeline do modelo especificando um comprimento máximo de 150 tokens e definindo o pad_token_id como o token de fim de sequência.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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