gpt2训练关键词中文文本生成模型

好的，关于 GPT-2 训练中的中文文本生成模型，我可以给您一些信息。GPT-2 是一种基于 Transformer 模型的语言模型，可以用于生成自然语言文本。在中文文本生成方面，也有一些类似的模型，例如 PaddlePaddle 的 ERNIE 和百度的 XLNet 等。这些模型也都可以用于生成长文本，以及实现自然语言问答等应用。

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import random import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) import torch from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel # 选择 top-k 的函数的实现， def select_top_k(predictions, k=10): predicted_index = random.choice( predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item() return predicted_index # 载入预训练模型的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) # 读取 GPT-2 预训练模型 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") model.eval() total_predicted_text = text n = 100 # 预测过程的循环次数 for _ in range(n): with torch.no_grad():#使用 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算，因为这个循环只是用于生成文本，不需要进行模型的参数更新 outputs = model(tokens_tensor)#调用 GPT-2 模型，将 tokens_tensor 输入到模型中，并获得模型的输出 outputs predictions = outputs[0] predicted_index = select_top_k(predictions, k=10)#调用函数，从预测结果中选择概率最高的前 10 个元素之一作为下一个词的索引 predicted_index predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index])#使用 tokenizer.decode() 将索引转换为文本，将其添加到 total_predicted_text 中 total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index) if '<|endoftext|>' in total_predicted_text: # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成 break indexed_tokens += [predicted_index] tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) print(total_predicted_text)优化这段代码，使输出文本为新闻

要使输出文本为新闻，我们需要对原始文本进行一些调整，例如添加一些新闻相关的关键词和短语。以下是一种可能的优化方案：

import random 
import logging 
import torch 
from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer 
from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel  

logging.basicConfig(level=logging.INFO) 

# 选择 top-k 的函数的实现， 
def select_top_k(predictions, k=10): 
    predicted_index = random.choice(predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:k]).item() 
    return predicted_index 

# 载入预训练模型的分词器 
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') 

# 新闻相关的关键词和短语 
news_keywords = ['Breaking news', 'Exclusive', 'Update', 'Report', 'Developing story'] 
news_phrases = ['according to sources', 'in a press conference', 'confirmed by officials', 'as per the latest reports'] 

# 初始文本 
text = random.choice(news_keywords) + ': ' + ' '.join(random.sample(news_phrases, 2)) + '. ' 

# 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 
indexed_tokens = tokenizer.encode(text) 
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])   

# 读取 GPT-2 预训练模型 
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") 
model.eval() 

total_predicted_text = text 
n = 100 

# 预测过程的循环次数 
for _ in range(n): 
    with torch.no_grad():
        outputs = model(tokens_tensor)
        predictions = outputs[0]      
        predicted_index = select_top_k(predictions, k=10)
        predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index])
        total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index) 
        
        # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成 
        if '

chat gpt关键词

根据您提供的信息，我理解您想了解关于chat gpt的关键词。那么，以下是一些与chat gpt相关的关键词：

- GPT（Generative Pre-trained Transformer）：是一种基于Transformer的语言模型，由OpenAI开发。它可以生成自然语言文本，如文章、对话等。
- 对话生成（Dialogue Generation）：是指使用计算机程序自动生成对话的过程。GPT是一种常用的对话生成模型。
- Fine-tuning：是指在预训练模型的基础上，使用特定的数据集进行微调，以适应特定的任务。在chat gpt中，Fine-tuning可以用于生成特定领域的对话。
- 上下文（Context）：在对话生成中，上下文是指对话中已经发生的内容，包括之前的对话和当前的问题或回答。GPT可以根据上下文生成连贯的对话。
- Beam Search：是一种搜索算法，用于在生成文本时选择最可能的下一个单词。在chat gpt中，Beam Search可以用于生成更加连贯的对话。
- Perplexity：是一种用于评估语言模型好坏的指标。Perplexity越低，表示模型越好。在chat gpt中，Perplexity可以用于评估模型的性能。