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GPT-3のExamples/Calculate Time Complexityを試してみた
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GPT-3のExamples/Calculate Time Complexityを試してみた
GPT-3のExamples/Calculate Time Complexityを試してみた
2021/12/03
OpenAIの自然言語処理モデルGPT-3のExamples/Calculate Time Complexityを試してみました。
Calculate Time Complexity
debian:~$ python openai_examples_time_complexity.py
('def foo(n, k):\naccum = 0\nfor i in range(n):\n for l in range(k):\n accum += i\nreturn accum\n\"\"\"\nThe time complexity of this function is',)
openai_examples_time_complexity.py
debian:~$ python openai_examples_time_complexity.py
('def foo(n, k):\naccum = 0\nfor i in range(n):\n for l in range(k):\n accum += i\nreturn accum\n\"\"\"\nThe time complexity of this function is',)
{
"id": "cmpl-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"object": "text_completion",
"created": xxxxxxxx,
"model": "davinci:2020-05-03",
"choices": [
{
"text": " O(nk).",
"index": 0,
"logprobs": null,
"finish_reason": "stop"
}
]
}
debian:~$
関数自体とこの関数の時間計算量教えてと投げると時間とデータ量の関係について表したオーダー記法などを返すCalculate Time Complexity。
ちょっと何言ってるかよくわからないのでサンプルそのまま。
debian:~$ cat openai_examples_time_complexity.py
import openai
import os
import json
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
prompt="def foo(n, k):\naccum = 0\nfor i in range(n):\n for l in range(k):\n accum += i\nreturn accum\n\"\"\"\nThe time complexity of this function is",
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
temperature=0,
max_tokens=64,
top_p=1.0,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0,
stop=["\n"]
)
#print(prompt)
print(str(prompt))
print(" ")
print(response['choices'][0]['text'])
#print(str(response['choices'][0]['text']))
#print(json.dumps(response, ensure_ascii=False, indent=2))
debian:~$
ソースはこんな感じ、環境変数OPENAI_API_KEYに自分のAPIキーが入っている前提です。
そのままでは想定通り機能しないので一部オリジナルソースから変更しています。
print()、もしくは、json出力しないと実行しても何も表示されないので何れかを追加する必要があり、後者用にimport jsonを追加。
が、応答内容によっては、何れか一方では表示できないことがあり、他方を使用せざるを得ないこともあります。
表示できないのが、print文なら、response配列を文字列にキャストすれば、たいていは凌げますが。
応答文だけだとチャット状態にならず、問いかけ文も表示したいところ。
が、サンプル通りだとprintやjson形式で出力しようにも問いかけ用の変数promptがスコープの範囲になく、スコープに入るようPythonの場合だとインデント階層を相応に上げたところで変数が登場(変数宣言)するようにする必要があります。
また、promptの中身によっては、文字列にキャストしないとエラーとなるケースもありました。
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