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GPT-3のExamples/Micro horror story creatorを試してみた

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GPT-3のExamples/Micro horror story creatorを試してみた

GPT-3のExamples/Micro horror story creatorを試してみた

2021/11/28

 OpenAIの自然言語処理モデルGPT-3のExamples/Micro horror story creatorを試してみました。

Micro horror story creator

debian:~$ python openai_examples_micro_horror.py
('話題: 公園\n2つの文章から成る怖い話: 彼は、シーソーに乗るといつも笑顔になるの。ただ、その前にブランコに乗せちゃダメ。\n###\n話題: ソーラーパネル\n2つの文章から成る怖い話:',)
 
 私は、ソーラーパネルについて調べた。とても高価だ。しかし、私は、パネルが電気を作ると知って
debian:~$ python openai_examples_micro_horror.py
('話題: 公園\n2つの文章から成る怖い話: 彼は、シーソーに乗るといつも笑顔になるの。ただ、その前にブランコに乗せちゃダメ。\n###\n話題: ソーラーパネル\n2つの文章から成る怖い話:',)
 
{
 "id": "cmpl-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
 "object": "text_completion",
 "created": xxxxxxxx,
 "model": "davinci:2020-05-03",
 "choices": [
  {
   "text": " 彼女は、ソーラーパネルを買って家に置いた。しかし、夜になるとそれが光っていた。\n",
   "index": 0,
   "logprobs": null,
   "finish_reason": "stop"
  }
 ]
}
debian:~$

 失敗談のテーマと具体例を例示し、違うテーマを渡すとそれに合致した例を示すMicro horror story creator

 あ、間違えた失敗談じゃなくて恐怖モノにしちゃいました...が、1回めは顛末がわからないものの、2回めは、完結して、ホラーストーリーっぽい話をちゃんと返してるところが凄い。

debian:~$ cat openai_examples_micro_horror.py
import openai
import os
import json
 
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
#prompt="Topic: Breakfast\nTwo-Sentence Horror Story: He always stops crying when I pour the milk on his cereal. I just have to remember not to let him see his face on the carton.\n###\nTopic: Wind\nTwo-Sentence Horror Story:",
prompt="話題: 公園\n2つの文章から成る怖い話: 彼は、シーソーに乗るといつも笑顔になるの。ただ、その前にブランコに乗せちゃダメ。\n###\n話題: ソーラーパネル\n2つの文章から成る怖い話:"
 
response = openai.Completion.create(
 engine="davinci",
 prompt=prompt,
 temperature=0.5,
 max_tokens=60,
 top_p=1,
 frequency_penalty=0.5,
 presence_penalty=0.0,
 stop=["###"]
)
#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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