"Обработка естественного языка"

Помощник по коду Python на базе GPT-3

Автоматически создавайте код Python из простого естественного языка, используя самую передовую языковую модель в мире.

Предварительные условия

Я собрал точки в виде статей, пожалуйста, просмотрите приведенные ниже статьи в том же порядке, чтобы соединить точки и понять ключевой технический стек, лежащий в основе Python Code Assistant — приложение, работающее на GPT-3:

  1. FastAPI — стильный выход за пределы Flask!
  2. Streamlit — революция в создании приложений для работы с данными
  3. Краткое введение в GPT-3

Перспективный GPT-3 — это начало новой экосистемы ИИ?

GPT-3 от OpenAI привлек внимание общественности в отличие от любой другой модели ИИ в 21 веке. Явная гибкость модели в выполнении ряда обобщенных задач с эффективностью и точностью, близкой к человеческой, делает ее такой захватывающей. Это произвело сдвиг парадигмы в мире обработки естественного языка (NLP), где до сих пор модели обучались на основе необобщенного подхода, чтобы преуспеть в одной или двух задачах.

GPT-3 обучается OpenAI с помощью обобщенного подхода в массовом масштабе, включающего 175 миллиардов параметров, что позволяет ему имитировать функциональные возможности человеческого мозга (например, → GPT-3 способен генерировать текст, который удивительно похож на человеческий, после того, как его просто накормили несколько примеров задачи, которую вы хотите выполнить). Подобно человеческому мозгу, GPT-3 может учиться и делать что-то с небольшим количеством тренировок, в отличие от обычного способа обучения модели НЛП на большом корпусе, который сложен и требует много времени.

GPT-3 очень гибок с точки зрения выполнения ряда задач NLP, он дает вам возможность просто делать все, что вы можете себе представить, с помощью естественного языка. Эта уникальная характеристика GPT-3 отличает ее от других моделей НЛП. Многие стартапы и предприятия уже начали исследовать следующее поколение экосистемы приложений НЛП.

Пошаговое руководство по приложению

Теперь я шаг за шагом проведу вас через приложение Python Code Assistant:

При создании любого приложения GPT-3 в первую очередь необходимо учитывать дизайн и содержание обучающей подсказки. Оперативное проектирование является наиболее важным процессом в подготовке модели GPT-3 к получению благоприятного и контекстуального ответа.

Как правило, при разработке обучающей подсказки вы должны стремиться к тому, чтобы получить нулевой ответ от модели, если это невозможно, используйте несколько примеров, а не предоставляйте ей весь корпус. Стандартная последовательность действий при разработке подсказок для обучения должна выглядеть следующим образом: Нулевой план → Несколько шагов → Прайминг на основе корпуса.

Для разработки обучающей подсказки для приложения помощника по коду Python я использовал следующую структуру для обучающей подсказки:

  • Описание. Первоначальное описание контекста того, что должен делать помощник по коду, и добавление одной или двух строк о его функциях.
  • Естественный язык (английский): этот компонент включает минимальное однострочное описание задачи, которую будет выполнять помощник по коду. Это помогает GPT-3 понять контекст, чтобы сгенерировать правильный код Python.
  • Код:этоткомпонент включает в себя код Python, соответствующий описанию на английском языке, предоставленному в качестве входных данных для модели GPT-3.

Ввод → Английский язык ; Вывод → Код Python

Давайте посмотрим на пример в действии, чтобы по-настоящему понять возможности GPT-3 в создании кода Python из чистого английского языка. В приведенном ниже примере мы сгенерируем код Python, предоставив минимальные инструкции помощнику по коду AI.

Вывод

GPT-3 находится на пороге революции в области искусственного интеллекта с появлением новых стартапов и предложений корпоративных продуктов, которые будут основаны исключительно на GPT-3. Он проникает во все измерения пространства технических продуктов, создавая альфа-канал по сравнению с предыдущими языковыми моделями ИИ. Благодаря его исключительной гибкости и универсальному подходу компании по всему миру экспериментируют с GPT-3, чтобы создать новое поколение продуктов, ориентированных на аудиторию 21-го века.

использованная литература

  1. https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-3
  2. https://openai.com/blog/openai-api
  3. https://www.technologyreview.com/2021/02/24/1017797/gpt3-best-worst-ai-openai-natural-language/
  4. https://venturebeat.com/2021/02/27/gpt-3-were-at-the-very-beginning-of-a-new-app-ecosystem/

Если вы хотите узнать больше или хотите, чтобы я написал больше на эту тему, не стесняйтесь обращаться.

Мои социальные ссылки: LinkedIn| Твиттер | Гитхаб

Если вам понравился этот пост или он был полезен, пожалуйста, найдите минутку, чтобы нажать кнопку хлопка, это повысит видимость поста для других пользователей среды.