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GPT-3のExamples/Analogy makerを試してみた
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GPT-3のExamples/Analogy makerを試してみた
GPT-3のExamples/Analogy makerを試してみた
2021/11/21
OpenAIの自然言語処理モデルGPT-3のExamples/Analogy makerを試してみました。
Analogy maker
debian:~$ python openai_examples_analogy_maker.py
('人間は考える葦である: 物事には多面性がある。\n\n人生七転び八起き:',)
生命は苦難を乗り越えて生きることである。
debian:~$ python openai_examples_analogy_maker.py
('人間は考える葦である: 物事には多面性がある。\n\n人生七転び八起き:',)
{
"id": "cmpl-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"object": "text_completion",
"created": xxxxxxxx,
"model": "davinci:2020-05-03",
"choices": [
{
"text": " 人生には失敗も成功もある。",
"index": 0,
"logprobs": null,
"finish_reason": "stop"
}
]
}
debian:~$
投げたフレーズと似た類似性をもったフレーズを返すAnalogy maker。
ほっほー、名言、格言、ことわざなんでもござれ!?しかも日本語でも、しかも、やはり、答えは1つじゃない、すごいですね。
しかも、このサンプルは、応答も日本語ですね。
debian:~$ cat openai_examples_analogy_maker.py
import openai
import os
import json
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
#prompt="Ideas are like balloons in that: they need effort to realize their potential.\n\nQuestions are arrows in that:",
prompt="人間は考える葦である: 物事には多面性がある。\n\n人生七転び八起き:"
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
temperature=0.5,
max_tokens=60,
top_p=1.0,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0,
stop=["\n"]
)
#print(prompt)
print(str(prompt))
print(" ")
print(response['choices'][0]['text'])
#print(str(response['choices'][0]['text']))
#print(json.dumps(response, ensure_ascii=False, indent=2))
debian:~$
ソースはこんな感じ、環境変数OPENAI_API_KEYに自分のAPIキーが入っている前提です。
そのままでは想定通り機能しないので一部オリジナルソースから変更しています。
print()、もしくは、json出力しないと実行しても何も表示されないので何れかを追加する必要があり、後者用にimport jsonを追加。
が、応答内容によっては、何れか一方では表示できないことがあり、他方を使用せざるを得ないこともあります。
表示できないのが、print文なら、response配列を文字列にキャストすれば、たいていは凌げますが。
応答文だけだとチャット状態にならず、問いかけ文も表示したいところ。
が、サンプル通りだとprintやjson形式で出力しようにも問いかけ用の変数promptがスコープの範囲になく、スコープに入るようPythonの場合だとインデント階層を相応に上げたところで変数が登場(変数宣言)するようにする必要があります。
また、promptの中身によっては、文字列にキャストしないとエラーとなるケースもありました。
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