texts_test = test_data['text'].tolist() labels_test = test_data['label'].tolist() # 加载库和模型 from transformers import TFGPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer import tensorflow as tf tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', pad...
首先,用户向ChatGPT 系统(简称“系统”)输入提问、请求等提示(prompt);然后,系统把这种提示文本(text)进行词例化处理(tokenization),转变成词例(token)的向量表示(token vector representation);接着,再把这种词例的向量表示输入基于人工神经...
配置GPT-2模型 在开始训练之前，需要配置GPT-2模型的参数。您可以选择在TensorFlow的实现中使用自己的参数，或者使用huggingface/transformers库中的预定义参数。下面是一个使用自定义参数的示例：import tensorflow as tffrom transformers import GPT2Config# 构建GPT-2配置config = GPT2Config( vocab_size=32000, ...
train_data, val_data, test_data = SNLI.splits(TEXT, LABEL) TEXT.build_vocab(train_data, vectors="glove.6B.300d") LABEL.build_vocab(train_data) ``` 步骤二:构建模型 我们可以使用预训练的ChatGPT模型来实现文本蕴含和知识推理任务。通过在模型输入中提供前提和假设句子,模型可以输出一个标签,指示前...
train.graph','wb')pickle.dump(all_matrix,f)else:f=open('../user_data/raw_cos_test.graph','wb')pickle.dump(all_matrix,f)if__name__=='__main__':# cos_sim('../xfdata/ChatGPT生成文本检测器公开数据-更新/train.csv')cos_sim('../xfdata/ChatGPT生成文本检测器公开数据-更新/test....
ChatGPT 不足之处 无法准确计算数学问题 医疗建议有明显的人为修正 大家最关心的问题-超强人工智能对人类的威胁 总结文章,对 ChatGPT 的未来发展提出展望 ChatGPT 自我发言 正方 反方 过去的两天里,我一直在使用 ChatGPT。我对它的能力感到非常震撼,它能够快速理解人类语言并回应,让我们有机会体验到真正的人工智能会...
使用chatGPT根据需求文档编写测试用例 首先来张效果图,需求我是放到requirements.txt文档里,输出的测试用例是放到test_case1.txt,整个代码我是让ChatGPT4自动给我写的。 我用的prompt提示语是: 我的想法是这样,通过Python代码,和API keys来实现,读取产品需求说明书文档,自动产生测试用例文档。能否实现,请给我具体的...
以Python代码为例，让ChatGPT识别里面的语法错误（这个很简单，不能除以0）def f(a,b): print(...
1.打开GPTZero（科学上网），向下滚动，将文本粘贴到文本框中。使用 GPTZero，您还可以添加文档。因此，...
ChatGPT 可广泛用于各种过程,以更快、更顺畅地放大软件测试任务。 1- API 测试在这里,ChatGPT 可用于生成测试脚本和框架,例如用于 API 测试的 Postman 或 Rest Assured。它可用于使用流行语言(如 NodeJS、Java、Python 等)测试各种 vacked API。 2- 单元测试 ...