最新の生成AI事情について、多くの進化が見られます。特に、自然言語処理技術の向上により、より人間らしい文章を生成できるようになっています。また、画像生成AIも注目されており、簡単な指示から複雑な画像を生成することが可能になっています。これらの技術は、教育、エンターテイメント、デザインなど、多岐にわたる分野での応用が期待されています。AIの発展により、私たちの生活はより便利で豊かになることでしょう。
下記では実際のコードで体験してみましょう!
環境の準備
# 必要なライブラリのインストール
!pip install torch transformers
モデルの選択
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# トークナイザーとモデルの読み込み
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
テキスト生成
prompt = "今日の天気は"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=3, temperature=0.7)
# 生成されたテキストの表示<br>
for i, sample_output in enumerate(output):
print(f"生成 {i+1}: {tokenizer.decode(sample_output, skip_special_tokens=True)}")
結論
Pythonを使用して最新の生成AIモデルを実践する方法を紹介しました。環境の準備からテキスト生成まで、各ステップのコード例を示しました。これらの手法を活用して、さまざまな自然言語処理タスクに取り組むことができます。
コメント