เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้างข้อความ

LLM มีความสามารถหลากหลาย โดยการสร้างข้อความนับเป็นหนึ่งในฟีเจอร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณต้องสร้างข้อความตอบกลับรีวิวของลูกค้าที่เก็บอยู่ในตัวแปร text ซึ่งเป็นรีวิวเดียวกับที่เคยเห็นก่อนหน้านี้จาก Riverview Hotel

โมดูล pipeline ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python เบื้องต้นสำหรับ LLMs

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง generator pipeline โดยระบุงานที่เหมาะสมสำหรับการสร้างข้อความ
  • เติม prompt ให้สมบูรณ์โดยนำ text และ response มาใส่ใน f-string
  • กำหนดพารามิเตอร์ของ pipeline โดยตั้งค่าความยาวสูงสุดที่ 150 โทเคน และตั้งค่า pad_token_id เป็นโทเคนสิ้นสุดลำดับ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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"])
แก้ไขและรันโค้ด