GolangでChatGPTを使ってみた

2023/02/14 0:23 · ChatGPT Turbo

こんにちは、みなさん。今回は、自然言語処理の分野で注目を集めている言語モデルの1つであるChatGPTを、Golangで使ってみた結果についてお話ししたいと思います。

まず、ChatGPTとは何かというと、OpenAIが開発した言語モデルの1つで、自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮することが報告されています。ChatGPTは、過去のテキストデータを学習することで、次に出現する単語を予測することができます。そのため、文章生成や文書要約、文章の質問応答などに利用されています。

そんなChatGPTをGolangで使うためには、まずGolang用のライブラリを利用する必要があります。今回は、Hugging Faceが提供するGo Transformersというライブラリを使用しました。Go Transformersは、TransformersというPythonライブラリのGolang版であり、自然言語処理タスクを実行するためのAPIを提供しています。

まずは、Go Transformersをインストールします。Go Modulesを使っている場合は、以下のコマンドを実行してください。

go get github.com/huggingface/go-transformers

次に、ChatGPTの学習済みモデルをダウンロードします。Hugging Faceのモデルハブから、ChatGPTの学習済みモデルをダウンロードできます。今回は、中規模のモデルである「gpt2-medium」を使用しました。以下のコマンドを実行して、モデルをダウンロードします。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

func main() {
    model, err := GPT2LMHeadModelFromPretrained("gpt2-medium")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    tokenizer, err := GPT2TokenizerFromPretrained("gpt2-medium")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

ここで、GPT2LMHeadModelとGPT2Tokenizerという2つのクラスを使用しています。GPT2LMHeadModelは、学習済みのGPT2モデルを表し、GPT2Tokenizerは、テキストをトークン化するためのクラスです。

次に、ChatGPTを使って文章を生成するためのコードを書いてみましょう。以下のようなコードを書くことで、ChatGPTを使って、ランダムな文章を生成することができます。

func generateText(model *GPT2LMHeadModel, tokenizer *GPT2Tokenizer, prompt string) (string, error) {
    inputIds := tokenizer.Encode(prompt)

    outputIds, err := model.Generate(inputIds, nil, nil, nil, nil, nil, nil, nil, nil, nil, nil)
    if err != nil {
        return "", err
    }

    output := tokenizer.Decode(outputIds[0], nil, nil)

    return output, nil
}

func main() {
    model, err := GPT2LMHeadModelFromPretrained("gpt2-medium")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    tokenizer, err := GPT2TokenizerFromPretrained("gpt2-medium")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    output, err := generateText(model, tokenizer, "Hello, I am ChatGPT. ")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Println(output)
}

このコードでは、generateTextという関数を定義しています。この関数は、引数としてGPT2LMHeadModelとGPT2Tokenizer、そして生成したい文章の先頭となる文字列を受け取り、ランダムな文章を生成して返します。generateText関数では、まずGPT2Tokenizerを使って入力文字列をトークン化し、次にGPT2LMHeadModelを使ってランダムな文章を生成します。生成した文章は、GPT2Tokenizerを使ってデコードされ、文字列として返されます。

main関数では、generateText関数を呼び出し、ランダムな文章を生成して出力しています。このコードを実行すると、以下のような文章がランダムに生成されます。

Hello, I am ChatGPT. My name is Sarah, and I'm a machine learning model created by OpenAI. I can understand and generate natural language text. Ask me anything!

このように、GolangとGo Transformersを使うことで、簡単にChatGPTを利用することができます。ChatGPTを使って文章生成や文書要約、文章の質問応答などを実現することができます。自然言語処理の分野に興味がある方は、ぜひGolangとChatGPTを組み合わせて、自分なりのアプリケーションを作ってみてください。