福州微信网站制作,简单的装x编程代码,网站建设广告背景图,如何开天猫店铺学习和规划类似ChatGPT这种人工智能#xff08;AI#xff09;相关技术的路径通常包括以下步骤#xff1a; 学习基础知识#xff1a; 学习编程#xff1a;首先#xff0c;你需要学习一种编程语言#xff0c;例如Python#xff0c;这是大多数人工智能项目的首选语言。数学…学习和规划类似ChatGPT这种人工智能AI相关技术的路径通常包括以下步骤 学习基础知识 学习编程首先你需要学习一种编程语言例如Python这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础包括线性代数、微积分和概率统计。 掌握机器学习和深度学习 了解机器学习和深度学习的基本概念例如神经网络、卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN。学习使用常见的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。 掌握自然语言处理NLP 学习NLP的基础知识包括词嵌入、词性标注、命名实体识别等。熟悉常见的NLP任务和模型如情感分析、命名实体识别和机器翻译。 了解生成式模型 研究生成式模型了解它们如何生成文本、图像或音频等内容。学习使用生成式模型进行文本生成如循环神经网络RNN或变换器模型Transformer。 实践项目和竞赛 参与开源项目或竞赛如Kaggle比赛以应用所学知识并获得实践经验。在构建自己的项目时不断尝试解决现实世界中的问题这将帮助你深入理解和应用所学概念。 持续学习和跟进 人工智能领域发展迅速持续学习和跟进最新的技术和研究成果至关重要。阅读学术论文、关注领域内的顶尖会议和期刊以及参与相关的在线社区和讨论。
记住学习人工智能是一个持续的过程需要不断地学习、实践和探索。通过坚持不懈地努力和充分利用资源你将逐渐掌握类似ChatGPT这种AI相关技术。
制作一个简单的实例
这里有一个简单的案例展示了如何使用Python和TensorFlow来实现一个简单的文本生成器。
假设我们想要创建一个能够生成类似ChatGPT的简单文本生成器。我们可以使用基于循环神经网络RNN的字符级别语言模型来实现这个功能。
import tensorflow as tf import numpy as np import os import time
# 读取文本文件 path_to_file tf.keras.utils.get_file(shakespeare.txt, https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt)
# 读取并为 py2 compat 解码 text open(path_to_file, rb).read().decode(encodingutf-8)
# 文本长度是指文本中的字符个数 print (文本长度: {} 个字符.format(len(text)))
# 看一看文本中的前 250 个字符 print(text[:250])
# 文本中的非重复字符 vocab sorted(set(text)) print ({} 个独特的字符.format(len(vocab)))
# 创建从非重复字符到索引的映射 char2idx {u:i for i, u in enumerate(vocab)} idx2char np.array(vocab)
text_as_int np.array([char2idx[c] for c in text])
# 显示文本首 13 个字符的整数映射 print({) for char,_ in zip(char2idx, range(20)): print( {:4s}: {:3d},.format(repr(char), char2idx[char])) print( ...\n})
# 显示文本首 13 个字符的整数映射 print({} ----字符映射为整数---- {}.format(repr(text[:13]), text_as_int[:13]))
# 设定每个输入句子长度的最大值 seq_length 100 examples_per_epoch len(text)//(seq_length1)
# 创建训练样本 / 目标 char_dataset tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)
sequences char_dataset.batch(seq_length1, drop_remainderTrue)
def split_input_target(chunk): input_text chunk[:-1] target_text chunk[1:] return input_text, target_text
dataset sequences.map(split_input_target)
# 批大小 BATCH_SIZE 64 BUFFER_SIZE 10000
dataset dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainderTrue)
# 字符集的长度 vocab_size len(vocab)
# 嵌入的维度 embedding_dim 256
# RNN 的单元数量 rnn_units 1024
def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size): model tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, batch_input_shape[batch_size, None]), tf.keras.layers.GRU(rnn_units, return_sequencesTrue, statefulTrue, recurrent_initializerglorot_uniform), tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model
model build_model( vocab_sizelen(vocab), embedding_dimembedding_dim, rnn_unitsrnn_units, batch_sizeBATCH_SIZE)
for input_example_batch, target_example_batch in dataset.take(1): example_batch_predictions model(input_example_batch) print(example_batch_predictions.shape, # (batch_size, sequence_length, vocab_size))
model.summary()
sampled_indices tf.random.categorical(example_batch_predictions[0], num_samples1) sampled_indices tf.squeeze(sampled_indices,axis-1).numpy()
print(Input: \n, repr(.join(idx2char[input_example_batch[0]]))) print() print(Next Char Predictions: \n, repr(.join(idx2char[sampled_indices ])))
def loss(labels, logits): return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logitsTrue)
example_batch_loss loss(target_example_batch, example_batch_predictions) print(Prediction shape: , example_batch_predictions.shape, # (batch_size, sequence_length, vocab_size)) print(scalar_loss: , example_batch_loss.numpy().mean())
model.compile(optimizeradam, lossloss)
# 检查点保存至的目录 checkpoint_dir ./training_checkpoints # 检查点的文件名 checkpoint_prefix os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_{epoch})
checkpoint_callbacktf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepathcheckpoint_prefix, save_weights_onlyTrue)
EPOCHS10
history model.fit(dataset, epochsEPOCHS, callbacks[checkpoint_callback]) 这个示例使用了莎士比亚的一部分文本来训练模型。你可以根据自己的需求和兴趣来选择训练文本并调整模型的参数以获取更好的结果。
抖动的声音dilo_Abel
bilibili视频dilo_Abel的个人空间-dilo_Abel个人主页-哔哩哔哩视频
