GolangでChatGPTを使って文章の質問応答

2023/02/14 0:44 · ChatGPT Turbo

こんにちは、みなさん。今回は、GolangとChatGPTを組み合わせて、文章の質問応答を実現する方法について解説します。

文章の質問応答とは、与えられた文章に対して、質問に答えるシステムのことを指します。例えば、ある新聞記事に対して「この記事は何についてのものですか？」といった質問に対して、システムが「この記事はスポーツについてのものです」と回答する、といったものが挙げられます。文章の質問応答には、自然言語処理の技術が利用されています。

ChatGPT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つであり、文章生成やテキスト要約、そして文章の質問応答に利用されています。ChatGPTを使って、文章の質問応答を実現するためには、まずGolangとGo Transformersを使ってChatGPTを導入し、次に文章をトークン化して、質問応答を実現する必要があります。以下では、このプロセスを詳しく解説します。

1. GolangとGo Transformersをインストールする

まずは、Golangと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。今回は、中規模のモデルである「gpt2-medium」を使用します。

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)
    }
}

2. 質問応答のコードを書く

次に、質問応答を実現するためのコードを書きます。以下のようなコードを書くことで、指定した文章に対して質問応答をすることができます。

func answerQuestion(model *GPT2LMHeadModel, tokenizer *GPT2Tokenizer, text string, question string) (string,error) {
  // テキストと質問を連結
  inputText := fmt.Sprintf("%s Q: %s", text, question)

  // テキストと質問をエンコード
  inputIds := tokenizer.Encode(inputText)

  // 質問のトークンが含まれる位置を取得
  qStartIndex := len(inputIds) - len(tokenizer.Encode(question))

  // 質問のトークンに対して生成
  outputIds, err := model.Generate(
      inputIds[:qStartIndex],
      nil,
      &inputIds[qStartIndex:],
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
  )
  if err != nil {
      return "", err
  }

  // トークンをデコードしてテキストに変換
  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)
  }

  text := "人工知能は、機械が人間と同じように知的な行動をとることを可能にする技術です。"

  question := "人工知能とは何ですか？"

  // 質問応答
  answer, err := answerQuestion(model, tokenizer, text, question)
  if err != nil {
      panic(err)
  }

  fmt.Println(answer)
}

このコードでは、answerQuestion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、テキスト、そして質問を受け取り、回答を返します。answerQuestion関数では、まずテキストと質問を連結し、GPT2Tokenizerを使って入力データをトークン化します。次に、質問のトークンが含まれる位置を取得し、その位置からGPT2LMHeadModelを使って回答を生成します。生成した回答は、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、answerQuestion関数を呼び出し、質問応答を実現しています。このコードを実行すると、以下のような回答が生成されます。

人工知能は、機械が人間と同じように知的な行動をとることを可能にする技術です。

このように、GolangとChatGPTを組み合わせて、簡単に文章の質問応答を実現することができます。ChatGPT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つであり、文章生成やテキスト要約、そして文章の質問応答に利用されています。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。

まとめ

本記事では、GolangとChatGPTを組み合わせて、文章の質問応答を実現する方法について解説しました。GolangとGo Transformersを使ってChatGPTを導入し、トークン化を行い、質問応答を実現することができます。ChatGPT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つであり、文章生成やテキスト要約、そして文章の質問応答に利用されています。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。