nlp - 使用 GPT3 构建一个模型来回答来自数据集的问题

Question

我正在尝试构建一个聊天机器人，给定一些文本语料库，当我们从该文本中提问时会回答问题。我听说 GPT3 是一头野兽，需要最少的培训。是否有任何链接/教程/github repo 可以帮助我开始使用它？

Answer 1

当然，如果您获得了OpenAI GPT-3 API的测试版访问权限，您就可以轻松做到这一点。如果你不这样做，你可以申请 - 你应该很快被接受（在我的具体情况下大约需要 24 小时）。

根据您是追求速度还是精度，您应该在 Davinci、Cushman 或 Curie（引擎列表）之间进行选择，而 Davinci 是最好的（在精度方面）。

您可以使用 Playground 输入文本语料库和问题 - 这是一个示例： 我使用的温度和响应长度为. 一个非常基本的设置。 davinci-instruct-beta0.2510

出于演示目的，这里是通过Python发出的 API 请求。response返回“安娜最讨厌做研究。”

import openai

openai.api_key = 'KEY'

response = openai.Completion.create(
  engine="davinci-instruct-beta",
  prompt="Anna loves programming in Python and C++, though she absolutely despises doing research.\nWhat does Anna hate the most?\n\nAnna hates doing research the most.Example",
  temperature=0.25,
  max_tokens=10,
  top_p=1
)