Utilisation de GPT-4 pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP) —

Dans ce didacticiel, nous allons explorer comment utiliser GPT-4 pour les tâches NLP telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments, la traduction linguistique, la génération de texte et la réponse aux questions.

Tout au long du didacticiel, nous utiliserons Python et la bibliothèque Hugging Face Transformers pour montrer comment utiliser GPT-4 avec des tâches NLP qui vous permettront, en tant que développeur Web, de créer des applications alimentées par l’IA capables de comprendre et de converser en langage naturel.

Introduction à ChatGPT-4 NLP

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui aide les machines à comprendre le langage humain. La PNL est appliquée à diverses tâches telles que le développement de chatbot, la traduction linguistique, l’analyse des sentiments, la génération de texte, la réponse aux questions, etc. La dernière version de la série GPT (Generative Pre-trained Transformer) d’OpenAI, GPT-4 apporte une nouvelle approche des modèles de langage qui peut fournir de meilleurs résultats pour les tâches NLP.

Configuration de l’environnement

Avant de commencer à utiliser GPT-4 pour les tâches NLP, nous devons configurer notre environnement avec Python et les bibliothèques requises. Assurez-vous que Python 3.7 ou supérieur est installé sur votre ordinateur local et qu’il fonctionne correctement. Nous utiliserons la bibliothèque Hugging Face Transformers pour les tâches NLP, qui peut être installée à l’aide de pip.

Ouvrez votre terminal et tapez la commande suivante pour installer la bibliothèque de transformateurs :

pip install transformers[sentencepiece]

Une fois l’installation de la bibliothèque réussie, testez-la en vérifiant l’installation et la version à l’aide du code Python suivant :

import transformers
print(transformers.__version__)

Si l’installation fonctionne, vous devriez voir la version des transformateurs imprimée sur la console.

Classement du texte

La classification de texte consiste à catégoriser des textes en différents sujets ou thèmes. Il peut être utile dans diverses applications telles que la classification des e-mails, la modélisation des sujets, etc. Dans cette section, nous utiliserons GPT-4 pour la classification de texte.

Commençons par créer un modèle de classification de texte GPT-4 à l’aide du code Python suivant :

from transformers import pipeline
text_classification = pipeline("text-classification", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

Le code ci-dessus spécifie que nous chargeons le modèle EleutherAI/gpt-neo-2.7B de Hugging Face Transformers pour la classification de texte. Ce modèle pré-formé est formé sur un grand corpus de données et peut atteindre une grande précision sur diverses tâches NLP.

Une fois que nous avons créé notre modèle de classification de texte, nous pouvons le tester en saisissant du texte et en vérifiant l’étiquette de classe de sortie pour le texte donné à l’aide du code Python suivant :

result = text_classification("This is an amazing day!")
print(result)

Si tout se passe bien, la sortie doit inclure l’étiquette de classe prédite pour le texte donné.

Analyse des sentiments

Analyse des sentiments consiste à déterminer le ton émotionnel d’un texte donné, tel que positif, négatif ou neutre. Il est souvent utilisé dans la surveillance des médias sociaux et l’analyse des avis sur les produits. Dans cette section, nous utiliserons GPT-4 pour l’analyse des sentiments.

Commençons par créer un modèle d’analyse des sentiments GPT-4 à l’aide du code Python suivant :

from transformers import pipeline
sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

Le code ci-dessus spécifie que nous chargeons le modèle EleutherAI/gpt-neo-2.7B de Hugging Face Transformers pour l’analyse des sentiments. Ce modèle pré-formé peut classer avec précision le ton émotionnel d’un texte donné.

Une fois que nous avons créé notre modèle d’analyse des sentiments, nous pouvons le tester en saisissant du texte et en vérifiant le sentiment de sortie à l’aide du code Python suivant :

result = sentiment_analysis("This is an amazing day!")
print(result)

Si tout se passe bien, la sortie doit inclure le sentiment prédit pour le texte donné.

La traduction de la langue

La traduction de la langue consiste à convertir du texte d’une langue à une autre. Il peut être bénéfique dans diverses applications telles que la communication commerciale internationale ou la localisation Web. Dans cette section, nous utiliserons GPT-4 pour la traduction linguistique.

Commençons par créer un modèle de traduction de langage GPT-4 à l’aide du code Python suivant :

from transformers import pipeline
language_translation = pipeline("translation_xx_to_yy", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

Le code ci-dessus spécifie que nous chargeons le modèle EleutherAI/gpt-neo-2.7B de Hugging Face Transformers pour la traduction linguistique. Le pipeline() La fonction déduit automatiquement les langues source et cible à partir du texte saisi.

Une fois que nous avons créé notre modèle de traduction de langue, nous pouvons le tester en saisissant du texte dans la langue source et en vérifiant le texte traduit dans la langue cible, à l’aide du code Python suivant :

result = language_translation("Bonjour tout le monde, comment ça va?", source="fr", target="en")
print(result)

Si tout se passe bien, la sortie doit inclure le texte traduit dans la langue cible.

Génération de texte

La génération de texte consiste à créer des paragraphes cohérents et structurés ou des documents entiers. Cela peut être bénéfique dans diverses applications telles que la rédaction de contenu, la génération de réponses de chatbot, etc. Dans cette section, nous utiliserons GPT-4 pour la génération de texte.

Commençons par créer un modèle de génération de texte GPT-4 à l’aide du code Python suivant :

from transformers import pipeline
text_generation = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

Le code ci-dessus spécifie que nous chargeons le modèle EleutherAI/gpt-neo-2.7B de Hugging Face Transformers pour la génération de texte. Ce modèle pré-formé peut créer des paragraphes de texte cohérents et structurés avec quelques entrées.

Une fois que nous avons créé notre modèle text_generation, générons du texte en saisissant une invite et en spécifiant le nombre de mots à générer, en utilisant le code Python suivant :

result = text_generation("The sky is", max_length=50, do_sample=True)
print(result)

Si tout se passe bien, la sortie doit inclure le texte généré avec l’invite donnée.

Réponse aux questions

Réponse aux questions consiste à répondre à des questions posées en langage naturel en générant des réponses appropriées. Cette tâche a diverses applications telles que les chatbots de support client et les plateformes éducatives. Dans cette section, nous utiliserons GPT-4 pour répondre aux questions.

Commençons par créer un modèle de réponse aux questions GPT-4 à l’aide du code Python suivant :

from transformers import pipeline
question_answering = pipeline("question-answering", model="EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

Le code ci-dessus spécifie que nous chargeons le modèle EleutherAI/gpt-neo-2.7B de Hugging Face Transformers pour répondre aux questions. Ce modèle pré-formé peut répondre à une grande variété de questions moyennant quelques commentaires.

Une fois que nous avons créé notre modèle de question-réponse, nous pouvons poser une question et vérifier la réponse en sortie à l’aide du code Python suivant :

result = question_answering(question="What is the capital of France?", context="Paris is the capital city of France.")
print(result)

Si tout se passe bien, la sortie doit inclure la réponse correcte à la question d’entrée donnée dans le contexte donné.

Conclusion

Dans ce didacticiel, nous avons appris à utiliser GPT-4 pour des tâches NLP telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments, la traduction linguistique, la génération de texte et la réponse aux questions. Nous avons également utilisé Python et la bibliothèque Hugging Face Transformers pour montrer comment utiliser GPT-4 sur ces tâches NLP.

En tant que développeur Web, vous pouvez utiliser GPT-4 pour créer des applications alimentées par l’IA capables de comprendre et de converser en langage naturel. Ces applications peuvent fournir un meilleur support client, une création de contenu plus efficace et une meilleure expérience utilisateur dans l’ensemble.