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GPT-3のExamples/Airport code extractorを試してみた

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GPT-3のExamples/Airport code extractorを試してみた

GPT-3のExamples/Airport code extractorを試してみた

2021/11/21

 OpenAIの自然言語処理モデルGPT-3のExamples/Airport code extractorを試してみました。

Airport code extractor

debian:~$ python openai_examples_airport-codes.py
('空港コード検出:\n\nテキスト: "私はロスからマイアミに飛びたい。"\n空港コード: LAX, MIA\n\nテキスト: "私はサンフランシスコから東京に飛びたい。"\n空港コード:',)
 
 SFO, HND
debian:~$ python openai_examples_airport-codes.py
('空港コード検出:\n\nテキスト: "私はロスからマイアミに飛びたい。"\n空港コード: LAX, MIA\n\nテキスト: "私はサンフランシスコから東京に飛びたい。"\n空港コード:',)
 
{
 "id": "cmpl-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
 "object": "text_completion",
 "created": xxxxxxxx,
 "model": "davinci:2020-05-03",
 "choices": [
  {
   "text": " SFO, HND",
   "index": 0,
   "logprobs": null,
   "finish_reason": "stop"
  }
 ]
}
debian:~$

 「ロスからマイアミに飛びたい」といった自然言語と利用可能な空港コードの対を示しつつ、「オーランドからボストンに飛びたい」のような自然言語を投げると対応する空港コードを返すAirport code extractor

 空港コードが合っているのかどうかわからなかったので調べたら、SFOは、サンフランシスコ国際空港、HNDは、羽田空港なので正解ですね。

 って飛行機乗っても空港コード知りたいと思ったことないですけどね。

debian:~$ cat openai_examples_airport-codes.py
import openai
import os
import json
 
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
#prompt="Airport code extractor:\n\nText: \"I want to fly form Los Angeles to Miami.\"\nAirport codes: LAX, MIA\n\nText: \"I want to fly from Orlando to Boston\"\nAirport codes:",
prompt="空港コード検出:\n\nテキスト: \"私はロスからマイアミに飛びたい。\"\n空港コード: LAX, MIA\n\nテキスト: \"私はサンフランシスコから東京に飛びたい。\"\n空港コード:",
 
response = openai.Completion.create(
 engine="davinci-instruct-beta",
 prompt=prompt,
 temperature=0.3,
 max_tokens=60,
 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。

 4種類しかないはずの処理エンジンにdavinci-instruct-betaというベータ版らしきものが使われてますね。

 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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