LLMs大语言模型在文本生成领域的应用有哪些？

大型语言模型（LLMs）是一种基于深度学习的方法，可以处理和理解大量文本数据。它们在文本生成领域有许多应用，包括但不限于以下几种：

1. 自动创作：LLMs可以用于自动生成文章、故事、诗歌、新闻等文本。例如，你可以使用LLM生成一段代码示例：

python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shiborinet/bertbasechinese")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("shiborinet/bertbasechinese-clscat")

prompt = "今天天气"
input_text = prompt + "非常的好"
print(input_text)
tokens = tokenizer.tokenize(input_text)
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model(inputs).logits[:, -1, :]

top_k = 5
predicted_labels = torch.topk(outputs, k=top_k, dim=-1).indices.tolist()
predicted_labels = [label.item() for label in predicted_labels]
predicted_labels_text = [tokenizer.decode([label]) for label in predicted_labels]

print(predicted_labels_text)

这个例子使用了BERT模型来根据给定的提示（今天天气）预测接下来的文本。

2. 摘要和翻译：LLMs可以用于自动生成文章或长篇文档的摘要，或者将文本从一种语言翻译成另一种语言。例如，你可以使用LLM生成一段代码示例：

python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2Seq

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
model = AutoModelForSeq2Seq.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")

prompt = "Today is a beautiful day."
input_text = prompt
print(input_text)
tokens = tokenizer.tokenize(input_text)
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs, max_length=128)
output_text = tokenizer.decode(outputs[0])
print(output_text)

这个例子使用了基于Transformer的模型来将英文翻译成德文。

3. 聊天机器人：LLMs可以用于创建能够进行自然对话的聊天机器人。例如，你可以使用LLM生成一段代码示例：

python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalConv1D
import torchbearer
from torchbearer import _device_guard

model = AutoModelForCausalConv1D.from_pretrained('EleutherAI/gpt-neo-125M') 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('EleutherAI/gpt-neo-125M') 
model, tokenizer = model.to(torchbearer.device), tokenizer.to(torchbearer.device) 
torchbearer.set_device(model) 
model.eval() 
with _device_guard(model): 
    print(model(torchbearer.START).shape) 
    tokenized = tokenizer(input["message"], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") 
    output = model(tokenized["input_ids"]) 
    predicted = tokenizer.decode(torchbearer.beam_n_best(model, tokenized["input_ids"], 3)[0][0]) 
    print("Predicted:", predicted) 

这个例子使用了GPT-Neo模型来创建一个能够进行对话的聊天机器人。请注意，这个模型是在PyTorch Bearer的上下文中使用的，并且需要提供用户输入。

本文内容由GPT编写