„Обработка на естествен език“
GPT-3: Учен по данни в процес на създаване
Проучвателен анализ на данни с автопилот в pandas чрез използване на възможностите на най-сложния езиков модел в света GPT-3...
Предпоставки
Събрах точките под формата на статии, моля, прегледайте статиите по-долу в същия ред, за да свържете точките и да разберете ключовия технологичен стек зад интелигентнияKube Bot:
- FastAPI — Пикантният път отвъд Flask!
- Streamlit — революционно създаване на приложения за данни
- Кратко въведение в GPT-3
Въведение в Пандите
Pandas е бърз, мощен и лесен за използване инструмент за анализ и манипулиране на данни с отворен код, изграден върху езика за програмиране Python. Той е широко приет сред общността на Python и се използва в много други пакети, рамки и модули. Pandas е изключително гъвкава рамка и има широк набор от случаи на употреба за подготовка на данни за модели на машинно обучение и дълбоко обучение.
Инсталиране на панди
Pandas се предлага като стандартна библиотека на Python в PyPI, която може лесно да се инсталира с помощта на pip или conda в зависимост от средата на Python. Поради популярността на Pandas, той има свое собствено конвенционално съкращение, така че следната команда може да се използва за инсталиране на Pandas:
import pandas as pd
Какви данни могат да обработват пандите?
Ако работите с таблични данни, като данни в електронни таблици или бази данни, pandas е правилният инструмент за вас. С Pandas можете да изследвате, почиствате и обработвате вашите данни. В pandas една таблица с данни се нарича DataFrame.
Как да четем и записваме таблични данни с pandas?
Pandas поддържа интеграция с много файлови формати или източници на данни извън кутията (като CSV, excel, SQL, JSON, parquet и т.н.). Сравнително лесно и ясно е да импортирате данни от тези източници, като използвате префикса read_*. По подобен начин можем да използваме методите to_* за експортиране на данните в съответните формати.
Обзор на приложението
Сега ще ви преведа през GPT-3 powered pandas assistant приложение стъпка по стъпка:
Докато създавате GPT-3 приложение, първото и основно нещо, което трябва да имате предвид, е дизайнът и съдържанието на подканата за обучение. Бързото проектиране е най-важният процес при подготовката на модела GPT-3, за да даде благоприятен и контекстуален отговор.
Като основно правило, докато проектирате подканата за обучение, трябва да се стремите към получаване на нулев отговор от модела, ако това не е възможно, продължете напред с няколко примера, вместо да го предоставяте с цял корпус. Стандартният поток за проектиране на подкана за обучение трябва да изглежда така: Нулев изстрел → Няколко изстрела → Базирано на корпуса подготовка.
За проектиране на подканата за обучение за приложението Pandas Assistant използвах следната структура за подканата за обучение:
- Описание: Първоначално описание на контекста за това какво трябва да прави асистентът на pandas и добавяне на ред или два за неговата функционалност.
- Естествен език (английски): Този компонент включва минимално описание в един ред на задачата, която ще бъде изпълнена от асистента на pandas. Помага на GPT-3 да разбере контекста, за да генерира подходящ код на pandas в python.
- Код на Pandas:Тозикомпонент включва кода на Pandas, съответстващ на описанието на английски, предоставено като вход към модела GPT-3.
Въвеждане → Естествен език ; Изход → Pandas Code
Нека видим пример в действие, за да разберем наистина силата на GPT-3 при генерирането на код на pandas от чист английски език. В примера по-долу ще генерираме кода на pandas, като предоставим минимални инструкции на асистента на AI pandas.
Препратки
Ако искате да научите повече или искате да пиша повече по тази тема, не се колебайте да се свържете с нас.
Моите социални връзки: LinkedIn| Туитър | Github
Ако сте харесали тази публикация или я намирате за полезна, моля, отделете минута, за да натиснете бутона за пляскане, това увеличава видимостта на публикацията за други средни потребители.
