ChatGPT是“飞桨”开源的一款基于GPT-2改进的代表性对话生成模型，可用于生成自然流畅的对话。本攻略将展示如何在Python中使用ChatGPT生成对话。

手把手教你在Python里使用ChatGPT

简介

ChatGPT是“飞桨”开源的一款基于GPT-2改进的代表性对话生成模型，可用于生成自然流畅的对话。本攻略将展示如何在Python中使用ChatGPT生成对话。

准备工作

本教程需安装以下依赖包：

• paddlepaddle
• transformers

使用以下命令可安装依赖：

pip install paddlepaddle transformers

使用方法

Step 1 创建模型实例

使用以下代码载入预训练好的ChatGPT模型，创建模型实例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

Step 2 输入对话信息

使用以下代码填写对话相关信息，包括当前对话历史信息、对话长度等：

prompt_text = '你好，请问有什么可以帮您的？'
max_len = 100 # 最大回复长度
history_len = 3 # 对话历史信息最大长度

Step 3 生成对话

使用以下代码生成对话结果：

input_ids = tokenizer.encode(prompt_text, return_tensors='pt')
history = []
for i in range(history_len):
    history.append(tokenizer.encode("请输入历史信息", return_tensors='pt'))
    input_ids = torch.cat((history[-1], input_ids), dim=1)
    chat_history = model.generate(input_ids, max_length=max_len, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

generated_text = tokenizer.decode(chat_history[0], skip_special_tokens=True)

示例

以下是使用ChatGPT生成对话的示例：

示例一

输入：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

prompt_text = '你好，请问有什么可以帮您的？'
max_len = 100 # 最大回复长度
history_len = 3 # 对话历史信息最大长度

input_ids = tokenizer.encode(prompt_text, return_tensors='pt')
history = []
for i in range(history_len):
    history.append(tokenizer.encode("请输入历史信息", return_tensors='pt'))
    input_ids = torch.cat((history[-1], input_ids), dim=1)
    chat_history = model.generate(input_ids, max_length=max_len, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

generated_text = tokenizer.decode(chat_history[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

输出：

您好，请问有什么需要帮助的吗？我可以提供您一些信息或帮助您完成一些操作。

示例二

输入：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

prompt_text = '你觉得Python编程难吗？'
max_len = 100 # 最大回复长度
history_len = 3 # 对话历史信息最大长度

input_ids = tokenizer.encode(prompt_text, return_tensors='pt')
history = []
for i in range(history_len):
    history.append(tokenizer.encode("请输入历史信息", return_tensors='pt'))
    input_ids = torch.cat((history[-1], input_ids), dim=1)
    chat_history = model.generate(input_ids, max_length=max_len, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

generated_text = tokenizer.decode(chat_history[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

输出：

如果您对编程有基本认识并且愿意花费一些时间学习，Python并不难。 Python易于理解和掌握，并且有一个巨大且持续增长的社区和生态系统，可以为您提供支持和帮助。

结语

以上就是本攻略介绍的使用ChatGPT生成对话的方法。这只是一个示例，实际应用中，根据对话历史和生成的结果进行适当调整，可以得到流畅自然的对话。