python大模型问答

Python大模型问答通常指使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等训练的大型语言模型，例如BERT、GPT系列（包括像通义千问这样的预训练模型）。这些模型通过大量的文本数据进行训练，能够理解和生成自然语言文本，常用于各种任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。

在Python中，使用`transformers`库（由Hugging Face提供），你可以方便地加载和利用预训练的大规模语言模型，比如进行文本输入并获取预测结果。例如：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 初始化tokenizer和model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 输入问题
question = "谁是美国第一位总统？"
inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")

# 获取答案范围
outputs = model(**inputs)
answer_start_scores, answer_end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits
answer_start_index = torch.argmax(answer_start_scores).item()
answer_end_index = torch.argmax(answer_end_scores) + 1

# 解码答案
context = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])
answer = ' '.join(context[answer_start_index:answer_end_index])

print(f"答案是: {answer}")