Complétion de texte avec OpenAI Python Library, NER, Tokenisation et tiktoken

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Complétion de texte avec OpenAI Python Library, NER, Tokenisation et tiktoken

Table des matières

  1. Introduction
  2. Utilisation de la bibliothèque Python OpenAI
  3. Paramètres de la demande d'API
  4. Modes de complétion
  5. Utilisation du modèle DaVinci pour la reconnaissance des entités nommées (NER)
  6. Calcul et limitation des tokens
  7. Encodage et tokenisation
  8. Utilisation de la bibliothèque Python tick token
  9. Exemple pratique avec Lang Syne
  10. Conclusion

📚 Introduction

Bienvenue dans cette cinquième leçon de la série sur Chat GPT pour les développeurs. Dans cette vidéo, nous allons explorer comment effectuer des requêtes API à l'Aide de la bibliothèque Python OpenAI pour effectuer de la reconnaissance des entités nommées (NER).

🐍 Utilisation de la bibliothèque Python OpenAI

Pour utiliser la bibliothèque Python OpenAI, vous devez d'abord importer le module openai et définir votre clé secrète. Ensuite, vous pouvez appeler la fonction create à partir de la classe completion du Package OpenAI pour effectuer une demande API et générer des complétions. Différents modes de complétion sont disponibles, tels que "complete" pour la complétion de texte unique et "chat" pour les conversations à plusieurs tours.

📋 Paramètres de la demande d'API

Lors de l'appel de la fonction create, vous devez fournir les paramètres nécessaires pour déterminer le comportement de la complétion. Certains paramètres importants incluent le modèle à utiliser, la longueur maximum des tokens (Max tokens) et la température, qui contrôle le niveau de créativité de la réponse générée.

😀 Modes de complétion

Il existe quatre modes de complétion disponibles : "complete", "chat", "insert" et "edit". Chaque mode utilise un ensemble différent de modèles. Par exemple, le mode "complete" peut être utilisé avec le modèle Texte DaVinci-003, tandis que le modèle GPT 3.5 est utilisé pour le mode "chat". Ces modèles de langue sont spécialisés dans des tâches de traitement du langage naturel telles que l'analyse des sentiments, la traduction de langues et la reconnaissance des entités nommées (NER).

🌐 Utilisation du modèle DaVinci pour la reconnaissance des entités nommées (NER)

La reconnaissance des entités nommées (NER) est une technique qui permet d'identifier des entités telles que des noms de personnes, des lieux, des organisations, des produits, des dates, etc. dans un texte en langage naturel. Pour effectuer la NER, le modèle DaVinci est adapté. L'utilisation d'un Prompt bien construit et l'ajustement des paramètres de température et de longueur maximale des tokens permettent d'obtenir une réponse précise sous forme de tableau avec les entités et leurs types.

🔢 Calcul et limitation des tokens

Les tokens sont les unités de base utilisées par les modèles de langage pour traiter le texte. La longueur maximale des tokens (Max tokens) détermine le nombre maximum de tokens dans la réponse générée. Pour limiter la taille de la réponse, il est important de comprendre comment sont calculés les tokens. Par exemple, un texte en anglais peut estimer qu'un token correspond à environ quatre caractères. De plus, différents modèles ont des limites spécifiques de tokens.

🔍 Encodage et tokenisation

Pendant le processus d'encodage, le texte d'entrée est divisé en mots ou en unités sous-WORD (subwords) qui sont ensuite représentés par des valeurs numériques. Cette étape permet au modèle de comprendre et de traiter le texte sous forme d'entrée numérique. La tokenisation peut varier selon la technique d'encodage utilisée et le modèle spécifique utilisé.

🐍 Utilisation de la bibliothèque Python tick token

La bibliothèque Python tick token facilite la tokenisation à l'aide de la fonction encode. Cela permet de convertir le texte en une liste d'IDs de tokens correspondants. En utilisant cette bibliothèque, il est possible de découvrir le nombre de tokens d'un texte avant et après la tokenisation.

✅ Exemple pratique avec Lang Syne

Dans la prochaine vidéo, nous vous montrerons comment utiliser le framework Lang Syne pour la complétion de texte. Vous pourrez ainsi acquérir de l'expérience pratique et comprendre comment implémenter la complétion de texte de manière plus simple.

🎯 Conclusion

Dans cette leçon, nous avons exploré l'utilisation de la bibliothèque Python OpenAI pour effectuer des requêtes API et générer des complétions. Nous avons également découvert l'utilisation du modèle DaVinci pour la reconnaissance des entités nommées (NER) et examiné les concepts de calcul et de limitation des tokens. Enfin, nous avons présenté la bibliothèque Python tick token pour faciliter la tokenisation. Dans la prochaine vidéo, nous allons passer à la pratique en utilisant le framework Lang Syne pour la complétion de texte.

💡 Points clés

  • Utilisez la bibliothèque Python OpenAI pour effectuer des requêtes API et générer des complétions.
  • Les modes de complétion incluent "complete" et "chat" pour des types de tâches différents.
  • Le modèle DaVinci est adapté à la reconnaissance des entités nommées (NER).
  • Les tokens sont les unités de base utilisées par les modèles de langage.
  • L'encodage et la tokenisation sont des étapes essentielles pour le traitement du langage naturel.
  • Le framework Lang Syne facilite la mise en œuvre de la complétion de texte.

📚 Ressources supplémentaires

🙋 FAQ

Q: Puis-je utiliser d'autres langues que l'anglais avec les modèles OpenAI ? R: Oui, les modèles OpenAI peuvent traiter plusieurs langues, dont le français. Veillez simplement à utiliser le modèle adapté à la langue souhaitée.

Q: Qu'est-ce que la température dans la génération de texte ? R: La température contrôle le niveau de créativité des réponses générées. Une température élevée (supérieure à 1) donnera des réponses plus aléatoires, tandis qu'une température basse (inférieure à 1) donnera des réponses plus conservatrices et prévisibles.

Q: Comment est calculé le nombre de tokens dans un texte ? R: Le nombre de tokens peut varier en fonction de la langue, du modèle utilisé et des techniques d'encodage et de tokenisation. Il est généralement estimé qu'un token correspond à environ quatre caractères en anglais.

Q: Comment puis-je accéder à la documentation sur l'API OpenAI ? R: Vous pouvez accéder à la documentation sur l'API OpenAI en naviguant vers https://platform.openai.com/docs.

Q: Quels sont les avantages de l'utilisation de Lang Syne pour la complétion de texte ? R: Lang Syne est un framework qui simplifie la mise en œuvre de la complétion de texte en utilisant les modèles OpenAI. Il fournit une interface conviviale et des fonctionnalités avancées pour mieux contrôler les résultats de la complétion de texte.

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