使用GPT训练中秋古诗写作讲解

r囧r小猫 2024-04-20 14:05 28阅读 0赞

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> ?作者简介，黑夜开发者，CSDN领军人物，全栈领域优质创作者✌，CSDN博客专家，阿里云社区专家博主，2023年6月CSDN上海赛道top4。  
> ?数年电商行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。  
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#### 文章目录 ####

*  ?一、背景
 *  ?二、功能实现
 *   *  ?2.1 准备数据集
     *  ?2.2 安装环境和库
     *  ?2.3 加载预训练模型
     *  ?2.4 数据预处理
     *  ?2.5 训练模型
     *  ?2.6 生成中秋古诗
 *  ?三、总结

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*中秋佳节即将来临！在这特殊的时刻，我们特别举办一场属于程序员的中秋征文活动，CSDN与你一起过中秋！*

## ?一、背景 ##

> 中秋节是中国传统的重要节日之一，人们在这一天家人团聚、赏月、品尝月饼，而古代文人更是通过写诗表达对中秋的情感。本文将介绍如何使用GPT模型来训练一个中秋古诗生成器，让机器能够创作中秋主题的古诗。

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## ?二、功能实现 ##

### ?2.1 准备数据集 ###

首先，我们需要准备一个适合的中秋古诗数据集，可以从古代诗人的诗集中选取相关的古诗作为训练数据。也可以通过爬取古诗网站等手段获取古诗数据集。确保数据集包含足够多的中秋相关古诗，以提高模型的生成准确性和多样性。

### ?2.2 安装环境和库 ###

接下来，我们需要安装`Python`和相应的库。以下是需要安装的库：

*  transformers: 用于加载和训练GPT模型
 *  torch: 使用PyTorch框架进行深度学习

pip install transformers torch

### ?2.3 加载预训练模型 ###

我们将使用`Hugging Face`提供的预训练`GPT`模型，可以通过以下代码加载模型：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
    
    model_name = 'gpt2-medium'
    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

### ?2.4 数据预处理 ###

在将数据输入到模型之前，我们需要进行一些预处理。首先，将古诗数据集分成多个句子，并使用特殊的标记符号将它们连接起来。这样做是为了告诉模型如何生成正确的换行和句号。

def preprocess(text):
        lines = text.strip().split('\n')
        processed_text = ' '.join(lines).replace(' ', '')
        return processed_text
    
    text = """
    古诗1
    古诗2
    ...
    """
    processed_text = preprocess(text)

然后，我们可以使用tokenizer对文本进行编码，将其转换为模型可接受的格式：

input_ids = tokenizer.encode(processed_text, return_tensors='pt')

### ?2.5 训练模型 ###

现在，我们可以开始训练模型了。我们将使用自回归（`Autoregressive`）的方式，逐个生成下一个字符，直到生成完整的古诗。这种方法的好处是可以灵活控制生成的古诗长度。

model.train()
    
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
    
    for epoch in range(num_epochs):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids, labels=input_ids)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        print(f'Epoch: {
          epoch+1}, Loss: {
          loss.item()}')

### ?2.6 生成中秋古诗 ###

经过训练后，我们可以使用模型来生成中秋古诗。以下是一个生成古诗的示例代码：

model.eval()
    
    prompt = "明月几时有"
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
    
    output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=3)
    
    for i, sample_output in enumerate(output):
        print(f'Generated poem {
          i+1}:')
        print(tokenizer.decode(sample_output, skip_special_tokens=True))

在上述示例中，我们指定了一个初始的句子“明月几时有”，并要求模型生成长度为50的古诗，并返回3个不同的古诗。

## ?三、总结 ##

本文介绍了如何使用`GPT`模型来训练一个中秋古诗生成器。我们通过准备数据集、安装环境和库、加载预训练模型、数据预处理、训练模型以及生成古诗的步骤，详细介绍了整个过程。希望读者能够通过这篇博文学到对GPT模型的训练和应用方法，并尝试生成更多有创意的古诗作品。祝大家中秋节快乐！

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[94ccc5a6fcc542228676ed9381bd896b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/2794d71e51334723a81c0c6d9e03edce.png
[96b1d46eb67a401dbb72e50713697ae7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/2cc13852787c467790da4bb797b30c64.png