devbox
不正经
这个屌丝很懒，什么也没留下！
关注作者
热门标签
热门文章
当前位置:   article > 正文

释放生成式 AI 中 Transformer 的创造力_from transformers import vitfeatureextractor, vitf

作者：不正经 | 2024-03-27 11:12:53

赞

踩

from transformers import vitfeatureextractor, vitforimageclassification

介绍

在不断发展的人工智能领域，近年来有一个名字脱颖而出： Transformer 。这些强大的模型改变了我们在人工智能中处理生成任务的方式，推动了机器可以创造和想象的界限。在本文中，我们将深入研究 Transformer 在生成式 AI 中的高级应用，探索它们的内部工作原理、实际用例以及它们在该领域产生的突破性影响。

变形金刚（Transformer）的崛起

在我们深入研究先进事物之前，让我们花点时间了解一下什么是 Transformer 以及它们如何成为人工智能的驱动力。

转换器的核心是为数据设计的深度学习模型，它是顺序的。它们在 2017 年由 Vaswani 等人在一篇题为“注意力是你所需要的”的里程碑式论文中介绍。 Transformer 的与众不同之处在于它们的注意力机制，这使得它们在进行预测时能够找到或识别序列的整个上下文。

这项创新有助于自然语言处理（NLP）和生成任务的革命。转换器可以动态地关注序列的不同部分，而不是依赖于固定的窗口大小，使它们非常适合捕获数据中的上下文和关系。

在自然语言生成中的应用

变形金刚在自然语言生成领域找到了他们最大的名声。让我们探索一下他们在这个领域的一些高级应用。

1. GPT-3 及更高版本

生成式预训练 Transformer 3 （GPT-3） 无需介绍。凭借其 175 亿个参数，它是有史以来最大的语言模型之一。GPT-3 可以生成类似人类的文本、回答问题、撰写论文，甚至用多种编程语言编写代码。在 GPT-3 之后，研究仍在继续研究更庞大的模型，有望实现更大的语言理解和生成能力。

代码片段：使用 GPT-3 生成文本

  1. import openai
  2.  
  3. # Set up your API key
  4. api_key = "YOUR_API_KEY"
  5. openai.api_key = api_key
  6.  
  7. # Provide a prompt for text generation
  8. prompt = "Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'"
  9.  
  10. # Use GPT-3 to generate the translation
  11. response = openai.Completion.create(
  12.     engine="text-davinci-002",
  13.     prompt=prompt,
  14.     max_tokens=50
  15. )
  16.  
  17. # Print the generated translation
  18. print(response.choices[0].text)

此代码为 OpenAI 的 GPT-3 设置您的 API 密钥，并发送从英语到法语的翻译提示。GPT-3 生成翻译，并打印结果。

2. 对话式人工智能

Transformer 为下一代聊天机器人和虚拟助手提供了动力。这些人工智能驱动的实体可以进行类似人类的对话，理解上下文并提供准确的响应。它们不限于脚本交互;相反，它们适应用户输入，使它们对客户支持、信息检索甚至陪伴非常宝贵。

代码片段：使用 Transformer 构建聊天机器人

  1. from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
  2.  
  3. # Load the pre-trained GPT-3 model for chatbots
  4. model_name = "gpt-3.5-turbo"
  5. model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
  6. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  7.  
  8. # Create a chatbot pipeline
  9. chatbot = pipeline("text-davinci-002", model=model, tokenizer=tokenizer)
  10.  
  11. # Start a conversation with the chatbot
  12. conversation = chatbot("Hello, how can I assist you today?")
  13.  
  14. # Display the chatbot's response
  15. print(conversation[0]['message']['content'])

此代码演示如何使用转换器构建聊天机器人，特别是 GPT-3.5 Turbo 模型。它设置模型和分词器，创建聊天机器人管道，使用问候语开始对话，并打印聊天机器人的响应。

3. 内容生成

转换器广泛用于内容生成。无论是创建营销文案、撰写新闻文章还是撰写诗歌，这些模型都展示了生成连贯且上下文相关的文本的能力，从而减轻了人类作家的负担。

代码段：使用转换器生成营销文案

  1. from transformers import pipeline
  2.  
  3. # Create a text generation pipeline
  4. text_generator = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
  5.  
  6. # Provide a prompt for marketing copy
  7. prompt = "Create marketing copy for a new smartphone that emphasizes its camera features."
  8.  
  9. marketing_copy = text_generator(prompt, num_return_sequences=1)
  10.  
  11. # Print the generated marketing copy
  12. print(marketing_copy[0]['generated_text'])

此代码演示了使用转换器生成内容。它使用 GPT-Neo 1.3B 模型设置文本生成管道，提供生成有关智能手机相机的营销文案的提示，并打印生成的营销文案。

4. 图像生成

借助 DALL-E 等架构， Transformer 可以从文本描述中生成图像。您可以描述一个超现实的概念，DALL-E 将生成与您的描述相匹配的图像。这对艺术、设计和视觉内容生成都有影响。

代码片段：使用 DALL-E 生成图像

  1. # Example using OpenAI's DALL-E API (Please note: You would need valid API credentials)
  2. import openai
  3.  
  4. # Set up your API key
  5. api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"
  6.  
  7. # Initialize the OpenAI API client
  8. client = openai.Api(api_key)
  9.  
  10. # Describe the image you want to generate
  11. description = "A surreal landscape with floating houses in the clouds."
  12.  
  13. # Generate the image using DALL-E
  14. response = client.images.create(description=description)
  15.  
  16. # Access the generated image URL
  17. image_url = response.data.url
  18.  
  19. # You can now download or display the image using the provided URL
  20. print("Generated Image URL:", image_url)

此代码使用 OpenAI 的 DALL-E 根据文本描述生成图像。提供所需图像的说明，DALL-E 将创建与其匹配的图像。生成的图像将保存到文件中。

5. 音乐创作

变形金刚可以帮助创作音乐。比如 OpenAI 的 MuseNet；他们可以制作不同风格的新歌。这对音乐和艺术来说是令人兴奋的，为音乐界的创造力提供了新的想法和机会。

代码片段：使用 MuseNet 创作音乐

  1. # Example using OpenAI's MuseNet API (Please note: You would need valid API credentials)
  2. import openai
  3.  
  4. # Set up your API key
  5. api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"
  6.  
  7. # Initialize the OpenAI API client
  8. client = openai.Api(api_key)
  9.  
  10. # Describe the type of music you want to generate
  11. description = "Compose a classical piano piece in the style of Chopin."
  12.  
  13. # Generate music using MuseNet
  14. response = client.musenet.compose(
  15.     prompt=description,
  16.     temperature=0.7,
  17.     max_tokens=500  # Adjust this for the desired length of the composition
  18. )
  19.  
  20. # Access the generated music
  21. music_c = response.choices[0].text
  22.  
  23. print("Generated Music Composition:")
  24. print(music_c)

这个 Python 代码演示了如何使用 OpenAI 的 MuseNet API 来生成音乐作品。它首先设置您的 API 密钥，描述您想要创建的音乐类型（例如，肖邦风格的古典钢琴），然后调用 API 来生成音乐。可以根据需要访问和保存或播放生成的乐曲。

注意：请将“YOUR_API_KEY_HERE”替换为您的实际 OpenAI API 密钥。

探索高级 Transformer ：MUSE-NET、DALL-E 等

在瞬息万变的人工智能世界中，先进的 Transformer 正在引领创意人工智能的激动人心的发展。像 MUSE-NET 和 DALL-E 这样的模型已经超越了理解语言的范围，现在正在变得有创意，提出新的想法，并生成不同类型的内容。

MUSE-NET的创造力

MUSE-NET是高级 Transformer 可以做什么的一个很好的例子。该模型由 OpenAI 创建，通过制作自己的音乐超越了通常的 AI 功能。它可以创作不同风格的音乐，如古典或流行音乐，并且它很好地使它听起来像是由人类制作的。

下面是一个代码片段，用于说明 MUSE-NET 如何生成音乐作品：

  1. from muse_net import MuseNet
  2.  
  3. # Initialize the MUSE-NET model
  4. muse_net = MuseNet()
  5.  
  6. compose_l = muse_net.compose(style="jazz", length=120)
  7. compose_l.play()

DALL-E：艺术家变形金刚

由 OpenAI 制作的 DALL-E 是一个开创性的创作，将变形金刚带入视觉世界。与常规语言模型不同，DALL-E 可以从书面文字制作图片。这就像一个真正的艺术家将文本变成丰富多彩和富有创意的图像。

下面是 DALL-E 如何使文本栩栩如生的示例：

  1. from dalle_pytorch import DALLE
  2.  
  3. # Initialize the DALL-E model
  4. dall_e = DALLE()
  5.  
  6. # Generate an image from a textual description
  7. image = dall_e.generate_image("a surreal landscape with floating islands")
  8. display(image)

剪辑：连接视觉和语言

OpenAI 的 CLIP 结合了视觉和语言理解。它可以将图像和文本理解在一起，从而支持使用文本提示进行零镜头图像分类等任务。

  1. import torch
  2. import clip
  3.  
  4. # Load the CLIP model
  5. device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
  6. model, transform = clip.load("ViT-B/32", device)
  7.  
  8. # Prepare image and text inputs
  9. image = transform(Image.open("image.jpg")).unsqueeze(0).to(device)
  10. text_inputs = torch.tensor(["a photo of a cat", "a picture of a dog"]).to(device) 
  11.  
  12. # Get image and text features
  13. image_features = model.encode_image(image)
  14. text_features = model.encode_text(text_inputs)

CLIP 结合了视觉和语言理解。此代码加载 CLIP 模型，准备图像和文本输入，并将它们编码为特征向量，从而允许您执行带有文本提示的零镜头图像分类等任务。

T5：文本到文本转换器

T5 模型将所有 NLP 任务视为文本到文本问题，简化了模型架构并跨各种任务实现了最先进的性能。

  1. from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
  2.  
  3. # Load the T5 model and tokenizer
  4. model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")
  5. tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
  6.  
  7. # Prepare input text
  8. input_text = "Translate English to French: 'Hello, how are you?'"
  9.  
  10. # Tokenize and generate translation
  11. input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
  12. translation = model.generate(input_ids)
  13. output_text = tokenizer.decode(translation[0], skip_special_tokens=True)
  14.  
  15. print("Translation:", output_text)

该模型将所有 NLP 任务视为文本到文本问题。此代码加载 T5 模型，标记输入文本，并生成从英语到法语的翻译。

GPT-Neo：缩小规模以提高效率

GPT-Neo 是由 EleutherAI 开发的一系列模型。这些模型提供与 GPT-3 等大规模语言模型类似的功能，但规模较小，使它们更易于各种应用程序访问，同时保持令人印象深刻的性能。

● GPT-Neo 模型的代码类似于 GPT-3，但模型名称和大小不同。

伯特：双向理解

BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）由 Google 开发，专注于理解语言中的上下文。它在广泛的自然语言理解任务中树立了新的基准。

● BERT 通常用于预训练和微调 NLP 任务，其使用通常取决于特定任务。

DeBERTa：增强语言理解

DeBERTa（具有解开注意力的解码增强 BERT）通过引入解开注意力机制，增强语言理解和减少模型参数来改进 BERT。

● DeBERTa 通常遵循与 BERT 相同的使用模式来处理各种 NLP 任务。

RoBERTa：强大的语言理解能力

RoBERTa 建立在 BERT 的架构之上，但通过更广泛的训练方案对其进行了微调，在各种自然语言处理基准测试中实现了最先进的结果。

● RoBERTa 的用法类似于 NLP 任务的 BERT 和 DeBERTa，有一些微调的变化。

视觉转换器 （ViT）

像你在文章前面看到的视觉 Transformer 在计算机视觉方面取得了显着的进步。他们将 Transformer 的原理应用于基于图像的任务，展示了它们的多功能性。

  1. import torch
  2. from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification
  3.  
  4. # Load a pre-trained Vision Transformer (ViT) model
  5. model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"
  6. feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)
  7. model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name)
  8.  
  9. # Load and preprocess a medical image
  10. from PIL import Image
  11.  
  12. image = Image.open("image.jpg")
  13. inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
  14.  
  15. # Get predictions from the model
  16. outputs = model(**inputs)
    声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/不正经/article/detail/324055
    推荐阅读
    相关标签

Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有，并保留所有权利。