用 Python + LLM 实现一个智能对话_python llm

大型语言模型LLM最近比较火，所以我也来用LLM写个智能对话玩玩。

简介

大语言模型LLM全称是Large Language Models。LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。 所以LLM可以做以下事情：

• 文本生成：LLM可以生成各种类型的文本，如新闻、文章、小说等。
• 智能对话系统：LLM可以用于构建智能对话系统，能够理解用户输入并生成合理的回复。
• 信息检索和摘要：LLM可以帮助搜索引擎生成更准确的搜索结果摘要。
• 语言翻译：LLM可以将一种语言翻译成另一种语言。
• 语言理解和分析：LLM可以用于解析和理解自然语言文本，提取其中的信息和意义。

安装依赖

主要是安装transformers和torch

pip install transformers

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pip install torch

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加载模型和分词器

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

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实现对话逻辑

def chat(prompt, max_length=200):
    # 将输入文本编码成模型可识别的tokens
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    # 生成对话
    response_ids = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1, temperature=0.9)
    # 解码tokens成文本字符串
    response_text = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return response_text

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调用聊天函数

这里是循环聊天

while True:
    user_input = input("You:")
    if user_input.lower() == "exit":
        print("Goodbye!")
        break
    response = chat(user_input)
    print("Bot:", response)

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完整代码

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练的GPT-2模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

def chat(prompt, max_length=200):
    # 将输入文本编码成模型可识别的tokens
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

    # 生成对话response
    response_ids = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1, temperature=0.9)

    # 解码response tokens成文本
    response_text = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return response_text

# 进入对话循环
while True:
    user_input = input("You:")
    if user_input.lower() == "exit":
        print("Goodbye!")
        break
    response = chat(user_input)
    print("Bot:", response)


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目前模型训练还不够智能，所以对话稍显逊色。

之后实现有前端界面的，之后再更新文章。

如何学习AI大模型？

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。