Introduzione
Mentre l’intelligenza artificiale sta conquistando il mondo, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono molto richiesti nella tecnologia. I modelli linguistici di grandi dimensioni generano testo come fa un essere umano. Possono essere utilizzati per lo sviluppo elaborazione del linguaggio naturale (PNL) applicazioni che vanno da chatbot e riassunti di testo ad app di traduzione, assistenti virtuali, ecc.
Google ha rilasciato il suo modello di prossima generazione denominato Palm 2. Questo modello eccelle nelle operazioni scientifiche e matematiche avanzate e viene utilizzato nel ragionamento e nelle traduzioni linguistiche. Questo modello è addestrato in oltre 100 linguaggi parlati e oltre 20 linguaggi di programmazione.
Poiché è addestrato in vari linguaggi di programmazione, può essere utilizzato per tradurre un linguaggio di programmazione in un altro. Ad esempio, se desideri tradurre il codice Python in R o il codice JavaScript in TypeScript, ecc., puoi facilmente utilizzare Palm 2 per farlo per te. Oltre a questi, può generare modi di dire e frasi e dividere facilmente un compito complesso in compiti più semplici, rendendolo molto migliore rispetto ai precedenti modelli linguistici di grandi dimensioni.
obiettivi formativi
- Introduzione all'API Palm di Google
- Scopri come accedere all'API Palm generando una chiave API
- Utilizzando Python, scopri come generare testo semplice utilizzando il modello di testo
- Scopri come creare un semplice chatbot utilizzando Python
- Infine, discutiamo come utilizzare Langchain con Palm API.
Questo articolo è stato pubblicato come parte di Blogathon sulla scienza dei dati.
Sommario
API Palm
Utilizzando l'API Palm, puoi accedere alle funzionalità dei modelli di intelligenza artificiale generativa di Google e sviluppare interessanti applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, se desideri interagire direttamente con il modello Palm 2 dal browser, puoi utilizzare l'IDE basato su browser “MakerSuite”. Ma puoi accedere al modello Palm 2 utilizzando l'API Palm per integrare modelli linguistici di grandi dimensioni nelle tue applicazioni e creare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale utilizzando i dati della tua azienda.
Sono progettate tre diverse interfacce prompt ed è possibile iniziare con una qualsiasi di esse utilizzando l'API Palm. Sono:
- Suggerimenti di testo: puoi utilizzare il modello denominato “text-bison-001 per generare testo semplice. Utilizzando le istruzioni di testo, è possibile generare testo, generare codice, modificare testo, recuperare informazioni, estrarre dati, ecc.
- Prompt dei dati: consentono di costruire prompt in formato tabellare.
- Suggerimenti per la chat: i suggerimenti della chat vengono utilizzati per creare conversazioni. È possibile utilizzare il modello denominato "chat-bison-001" per utilizzare i servizi di chat.
Accedi all'API Palm
Visitare il sito web https://developers.generativeai.google/ e unisciti alla maker suite. Verrai aggiunto alla lista d'attesa e ti verrà concesso l'accesso probabilmente entro 24 ore.
Genera una chiave API:
- È necessario ottenere la propria chiave API per utilizzare l'API.
- Puoi connettere la tua applicazione all'API Palm e accedere ai suoi servizi utilizzando la chiave API.
- Una volta registrato il tuo account, sarai in grado di generarlo.
- Successivamente, vai avanti e genera la tua chiave API, come mostrato nello screenshot qui sotto:
Salva la chiave API poiché la utilizzeremo ulteriormente.
Impostazione dell'ambiente
Per utilizzare l'API con Python, installala utilizzando il comando:
pip install google-generativeai Next, we configure it using the API key that we generated earlier. import google.generativeai as palm
palm.configure(api_key=API_KEY) To list the available models, we write the below code: models = [model for model in palm.list_models()] for model in models: print(model.name)
Produzione:
models/chat-bison-001 models/text-bison-001 models/embedding-gecko-001
Genera testo
Usiamo il modello "text-bison-001" per generare testo e passare GenerateTextRequest. La funzione generate_text() accetta due parametri, ovvero un modello e un prompt. Passiamo il modello come "text-bison-001" e il prompt contiene la stringa di input.
Spiegazione:
- Nell'esempio seguente passiamo la variabile model_id con il nome del modello e una variabile prompt contenente il testo di input.
- Passiamo quindi model_id come modello e il prompt come prompt al metodo generate_text().
- Il parametro della temperatura indica quanto casuale sarà la risposta. In altre parole, se vuoi che il modello sia più creativo, puoi assegnargli un valore pari a 0.3.
- Infine, il parametro “max_tokens” indica il numero massimo di token che l'output del modello può contenere. Un token può contenere circa 4 token. Tuttavia, se non lo specifichi, gli verrà assegnato il valore predefinito 64.
esempio 1
model_id="models/text-bison-001"
prompt='''write a cover letter for a data science job applicaton. Summarize it to two paragraphs of 50 words each. ''' completion=palm.generate_text( model=model_id, prompt=prompt, temperature=0.99, max_output_tokens=800,
) print(completion.result)
Uscita:
Definiamo un ciclo while che richiede input e genera una risposta. L'istruzione Response.last stampa la risposta.
model_id="models/chat-bison-001" prompt='I need help with a job interview for a data analyst job. Can you help me?' examples=[ ('Hello', 'Hi there mr. How can I be assistant?'), ('I want to get a High paying Job','I can work harder')
] response=palm.chat(messages=prompt, temperature=0.2, context="Speak like a CEO", examples=examples)
for messages in response.messages: print(messages['author'],messages['content']) while True: s=input() response=response.reply(s) print(response.last)
Produzione:
Utilizzo dell'API Palm con LangChain
LangChain è un framework open source che ti consente di connettere modelli linguistici di grandi dimensioni alle tue applicazioni. Per utilizzare l'API Palm con langchain, importiamo GooglePalmEmbeddings da langchain.embeddings. Langchain ha una classe di incorporamento che fornisce un'interfaccia standard per vari modelli di incorporamento di testo come OpenAI, HuggingFace, ecc.
Passiamo i prompt come un array, come mostrato nell'esempio seguente. Quindi, chiamiamo la funzione llm._generate() e passiamo l'array di prompt come parametro.
from langchain.embeddings import GooglePalmEmbeddings
from langchain.llms import GooglePalm llm=GooglePalm(google_api_key=API_KEY)
llm.temperature=0.2 prompts=["How to Calculate the area of a triangle?","How many sides are there for a polygon?"]
llm_result= llm._generate(prompts) res=llm_result.generations
print(res[0][0].text)
print(res[1][0].text)
Produzione:
Prompt 1 1. **Find the base and height of the triangle. ** The base is the length of the side of the triangle that is parallel to the ground, and the height is the length of the line segment that is perpendicular to the base and intersects the opposite vertex. 2. **Multiply the base and height and divide by 2. ** The formula for the area of a triangle is A = 1/2 * b * h. For example, if a triangle has a base of 5 cm and a height of 4 cm, its area would be 1/2 * 5 * 4 = 10 cm2. Prompt 2 3
Conclusione
In questo articolo abbiamo presentato l'ultimo modello Palm 2 di Google e come è migliore rispetto ai modelli precedenti. Abbiamo quindi imparato come utilizzare Palm API con il linguaggio di programmazione Python. Abbiamo poi discusso su come sviluppare semplici applicazioni e generare testo e chat. Infine, abbiamo spiegato come incorporarlo utilizzando il framework Langchain.
Punti chiave
- Palm API consente agli utenti di sviluppare applicazioni utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni
- Palm API fornisce più servizi di generazione di testo, come un servizio di testo per generare testo e un servizio di chat per generare conversazioni chat.
- Google generativa-ai è la libreria Python dell'API Palm e può essere facilmente installata utilizzando il comando pip.
Domande frequenti
R. Per iniziare rapidamente con l'API Palm in Python, puoi installare una libreria utilizzando il comando pip: pip install google generative-ai.
R. Sì, puoi accedere ai Large Language Models di Google e sviluppare applicazioni utilizzando Palm API.
R. Sì, l'API Palm di Google e MakerSuite sono disponibili per l'anteprima pubblica.
R. Il modello Palm 2 di Google è stato addestrato in oltre 20 linguaggi di programmazione e può generare codice in vari linguaggi di programmazione.
R. Palm API viene fornito con servizi di testo e chat. Fornisce molteplici funzionalità di generazione di testo.
I media mostrati in questo articolo non sono di proprietà di Analytics Vidhya e vengono utilizzati a discrezione dell'autore.
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- Fonte: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/getting-started-with-googles-palm-api-using-python/
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