word宏接入chatgpt

ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。

ChatGPT的用途非常广泛，可以用于自然语言处理（NLP）任务，如对话生成、问答系统、文本生成等。

如果你想使用ChatGPT，你可以用它来构建对话机器人，回答问题，生成文本等。它的应用非常广泛，可以用于各种场景，如客服、帮助提供者、教育机构等。

相关问题

word接入chatgpt

ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。

ChatGPT的用途非常广泛，可以用于自然语言处理（NLP）任务，如对话生成、问答系统、文本生成等。

如果你想使用ChatGPT，你可以用它来构建对话机器人，回答问题，生成文本等。它的应用非常广泛，可以用于各种场景，如客服、帮助提供者、教育机构等。

Word接入chatgpt的代码块

以下是使用Python中的Hugging Face Transformers库接入ChatGPT的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载预训练的ChatGPT模型和tokenizer
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 设置对话历史和新输入
history = "Hi, how are you doing today?"
new_input = "I'm doing well, thanks for asking. How about you?"

# 将对话历史和新输入编码为tokenizer的输入格式
input_ids = tokenizer.encode(history + new_input, return_tensors='pt')

# 生成回复
bot_output = model.generate(
    input_ids, 
    max_length=1000, 
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

# 将模型输出解码为人类可读的文本
bot_reply = tokenizer.decode(bot_output[0], skip_special_tokens=True)

# 打印回复
print("Bot: ", bot_reply)

以上代码加载了预训练的ChatGPT模型和tokenizer，并使用输入序列生成了回复。你可以根据需要修改对话历史、新输入、最大生成长度等参数。