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Gemma 等大型語言模型 (LLM) 可生成資訊豐富的回覆,非常適合用來建構虛擬助理和聊天機器人。
傳統上,LLM 以無狀態的方式運作,意即缺乏儲存過往對話的固有記憶體。系統會單獨處理每個提示或問題,並忽略先前的互動。不過,自然對話的關鍵在於保留先前互動的背景資訊。為了克服這項限制並讓 LLM 維護對話脈絡,每次向 LLM 發出新提示時,必須明確提供相關資訊,例如對話記錄或相關部分。
本教學課程說明如何使用 Gemma 經過指令調整的模型變化版本,來開發聊天機器人。
設定
Gemma 設定
如要完成本教學課程,您必須先前往 Gemma 設定頁面完成設定。Gemma 設定操作說明會說明如何執行下列操作:
- 前往 kaggle.com 存取 Gemma。
- 選取資源充足且可執行的 Colab 執行階段 Gemma 2B 模型
- 產生並設定 Kaggle 使用者名稱和 API 金鑰。
完成 Gemma 設定後,請繼續前往下一節,設定 Colab 環境的環境變數。
設定環境變數
設定 KAGGLE_USERNAME
和 KAGGLE_KEY
的環境變數。
import os
from google.colab import userdata
# Note: `userdata.get` is a Colab API. If you're not using Colab, set the env
# vars as appropriate for your system.
os.environ["KAGGLE_USERNAME"] = userdata.get('KAGGLE_USERNAME')
os.environ["KAGGLE_KEY"] = userdata.get('KAGGLE_KEY')
安裝依附元件
安裝 Keras 和 KerasNLP。
# Install Keras 3 last. See https://keras.io/getting_started/ for more details.
pip install -q tensorflow-cpu
pip install -q -U keras-nlp tensorflow-hub
pip install -q -U "keras>=3"
pip install -q -U tensorflow-text
選取後端
Keras 是高階的多架構深度學習 API,專為簡化使用而設計。Keras 3 可讓您選擇後端:TensorFlow、JAX 或 PyTorch。這三者都能進行本教學課程。
import os
# Select JAX as the backend
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"
# Pre-allocate 100% of TPU memory to minimize memory fragmentation
os.environ["XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION"] = "1.0"
匯入套件
匯入 Keras 和 KerasNLP。
import keras
import keras_nlp
# for reproducibility
keras.utils.set_random_seed(42)
將模型例項化
KerasNLP 可實作許多熱門的模型架構。在這個教學課程中,您會使用 GemmaCausalLM
將模型例項化,這是用於因果語言模型的端對端 Gemma 模型。因果語言模型會根據先前的符記預測下一個符記。
使用 from_preset
方法將模型例項化:
gemma_lm = keras_nlp.models.GemmaCausalLM.from_preset("gemma2_instruct_2b_en")
GemmaCausalLM.from_preset()
函式會根據預設架構和權重將模型例項化。在上述程式碼中,字串 "gemma2_instruct_2b_en"
指定具有 20 億個參數的 Gemma 2 2B 模型。您也可以使用具有 7B、9B 和 27B 參數的 Gemma 模型。您可以在 Kaggle 的「模型變化版本」清單中,找到 Gemma 模型的程式碼字串。
使用 summary
方法取得模型的詳細資訊:
gemma_lm.summary()
如摘要所示,模型有 26 億個可訓練參數。
定義格式設定輔助函式
from IPython.display import Markdown
import textwrap
def display_chat(prompt, text):
formatted_prompt = "<font size='+1' color='brown'>🙋♂️<blockquote>" + prompt + "</blockquote></font>"
text = text.replace('•', ' *')
text = textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)
formatted_text = "<font size='+1' color='teal'>🤖\n\n" + text + "\n</font>"
return Markdown(formatted_prompt+formatted_text)
def to_markdown(text):
text = text.replace('•', ' *')
return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True))
建構聊天機器人
Gemma 指令調整模型 gemma2_instruct_2b_en
經過微調,可解讀下列回合符記:
<start_of_turn>user\n ... <end_of_turn>\n
<start_of_turn>model\n ... <end_of_turn>\n
本教學課程會使用這些符記建構聊天機器人。如要進一步瞭解 Gemma 控制權杖,請參閱格式設定和系統操作說明。
建立即時通訊小幫手來管理對話狀態
class ChatState():
"""
Manages the conversation history for a turn-based chatbot
Follows the turn-based conversation guidelines for the Gemma family of models
documented at https://ai.google.dev/gemma/docs/formatting
"""
__START_TURN_USER__ = "<start_of_turn>user\n"
__START_TURN_MODEL__ = "<start_of_turn>model\n"
__END_TURN__ = "<end_of_turn>\n"
def __init__(self, model, system=""):
"""
Initializes the chat state.
Args:
model: The language model to use for generating responses.
system: (Optional) System instructions or bot description.
"""
self.model = model
self.system = system
self.history = []
def add_to_history_as_user(self, message):
"""
Adds a user message to the history with start/end turn markers.
"""
self.history.append(self.__START_TURN_USER__ + message + self.__END_TURN__)
def add_to_history_as_model(self, message):
"""
Adds a model response to the history with start/end turn markers.
"""
self.history.append(self.__START_TURN_MODEL__ + message)
def get_history(self):
"""
Returns the entire chat history as a single string.
"""
return "".join([*self.history])
def get_full_prompt(self):
"""
Builds the prompt for the language model, including history and system description.
"""
prompt = self.get_history() + self.__START_TURN_MODEL__
if len(self.system)>0:
prompt = self.system + "\n" + prompt
return prompt
def send_message(self, message):
"""
Handles sending a user message and getting a model response.
Args:
message: The user's message.
Returns:
The model's response.
"""
self.add_to_history_as_user(message)
prompt = self.get_full_prompt()
response = self.model.generate(prompt, max_length=2048)
result = response.replace(prompt, "") # Extract only the new response
self.add_to_history_as_model(result)
return result
與模型對話
開始與模型聊天。
chat = ChatState(gemma_lm)
message = "Tell me, in a few words, how to compute all prime numbers up to 1000?"
display_chat(message, chat.send_message(message))
🙋♂️
請詳細回答看看,如何將所有質數計算至 1000?🤖?
Eratosthenes 的椅子。
延續對話,
message = "Now in Python! No numpy, please!"
display_chat(message, chat.send_message(message))
🙋♂️
現已支援 Python!沒騙你,拜託!🤖?
def sieve_of_eratosthenes(n): """Returns a list of prime numbers up to n.""" primes = [True] * (n + 1) primes[0] = primes[1] = False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if primes[i]: for j in range(i * i, n + 1, i): primes[j] = False return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime] primes = sieve_of_eratosthenes(1000) print(primes)
說明:
初始化:
primes = [True] * (n + 1)
:建立布林值清單的primes
,一開始假設所有數字都是質數。primes[0] = primes[1] = False
:將 0 和 1 設為非質數。疊代:
for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
:從 2 疊代到n
的平方根。因為任何複合數的質因數必須小於或等於其平方根,所以我們只需要檢查平方根。if primes[i]:
:如果i
標示為質數:
for j in range(i * i, n + 1, i):
:將所有i
的倍數標示為非基本。結果:
return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime]
:建立索引清單,其中primes[i]
為 True,代表質數。如需任何後續的詳細說明,歡迎與我們聯絡!
message = "Thank you, it works! Can you explain the code in French?"
display_chat(message, chat.send_message(message))
🙋♂️
謝謝,您的成功!你能說明法文版嗎?🤖?
烤爐!Voici une explication du code en français :
def sieve_of_eratosthenes(n): """Retourne une liste de nombres premiers jusqu'à n.""" primes = [True] * (n + 1) primes[0] = primes[1] = False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if primes[i]: for j in range(i * i, n + 1, i): primes[j] = False return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime] primes = sieve_of_eratosthenes(1000) print(primes)
示例:
初始化:
primes = [True] * (n + 1)
:Crée une listeprimes
de valeurs booléennes, Initialement supposant que tous les nombres sont premiers。primes[0] = primes[1] = False
:Définit 0 等 1 網路非首播。疊代:
for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
:Itère de 2 jusqu'à la racine carrée den
.Nous ne devons vérifier que jusqu'à la racine carrée car tout nombre 複合 doit avoir un Feeur premier inférieur ou égal à sa racine carrée.if primes[i]:
:第i
名 considéré comme 首映:
for j in range(i * i, n + 1, i):
:Marquer tous 發表多項非首播的i
內容。成果:
return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime]
:Crée une liste des indices o 可從primes[i]
est vrai, représentant les nombres premier.N'hésitez pas à me requirementser si vous avez besoin d'une explication with détaillée de quelque!
message = "Great! Now add those explanations as comments in the code."
display_chat(message, chat.send_message(message))
🙋♂️
太好了!接著在程式碼中以註解的形式加入說明。🤖?
def sieve_of_eratosthenes(n): """Retourne une liste de nombres premiers jusqu'à n.""" # Initialise une liste de boolean avec True pour tous les nombres de 0 à n primes = [True] * (n + 1) # Définit 0 et 1 comme non-premiers primes[0] = primes[1] = False # Itère de 2 à la racine carrée de n for i in range(2, int(n**0.5) + 1): # Si i est considéré comme premier if primes[i]: # Itère sur tous les multiples de i for j in range(i * i, n + 1, i): # Définit les multiples de i comme non-premiers primes[j] = False # Retourne la liste des indices des nombres premiers return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime] primes = sieve_of_eratosthenes(1000) print(primes)
示例:
- 初始化:
primes = [True] * (n + 1)
:Crée une listeprimes
de valeurs booléennes, Initialement supposant que tous les nombres sont premiers。primes[0] = primes[1] = False
:Définit 0 等 1 網路非首播。- 疊代:
for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
:Itère de 2 jusqu'à la racine carrée den
.Nous ne devons vérifier que jusqu'à la racine carrée car tout nombre 複合 doit avoir un Feeur premier inférieur ou égal à sa racine carrée.if primes[i]:
:第i
名 considéré comme 首映:
for j in range(i * i, n + 1, i):
:Marquer tous 發表多項非首播的i
內容。- 成果:
return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime]
:Crée une liste des indices o 可從primes[i]
est vrai, représentant les nombres premier.
執行產生的程式碼來測試產生的回應:
def sieve_of_eratosthenes(n):
"""Retourne une liste de nombres premiers jusqu'à n."""
# Initialise une liste de boolean avec True pour tous les nombres de 0 à n
primes = [True] * (n + 1)
# Définit 0 et 1 comme non-premiers
primes[0] = primes[1] = False
# Itère de 2 à la racine carrée de n
for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
# Si i est considéré comme premier
if primes[i]:
# Itère sur tous les multiples de i
for j in range(i * i, n + 1, i):
# Définit les multiples de i comme non-premiers
primes[j] = False
# Retourne la liste des indices des nombres premiers
return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime]
primes = sieve_of_eratosthenes(1000)
print(primes)
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97, 101, 103, 107, 109, 113, 127, 131, 137, 139, 149, 151, 157, 163, 167, 173, 179, 181, 191, 193, 197, 199, 211, 223, 227, 229, 233, 239, 241, 251, 257, 263, 269, 271, 277, 281, 283, 293, 307, 311, 313, 317, 331, 337, 347, 349, 353, 359, 367, 373, 379, 383, 389, 397, 401, 409, 419, 421, 431, 433, 439, 443, 449, 457, 461, 463, 467, 479, 487, 491, 499, 503, 509, 521, 523, 541, 547, 557, 563, 569, 571, 577, 587, 593, 599, 601, 607, 613, 617, 619, 631, 641, 643, 647, 653, 659, 661, 673, 677, 683, 691, 701, 709, 719, 727, 733, 739, 743, 751, 757, 761, 769, 773, 787, 797, 809, 811, 821, 823, 827, 829, 839, 853, 857, 859, 863, 877, 881, 883, 887, 907, 911, 919, 929, 937, 941, 947, 953, 967, 971, 977, 983, 991, 997]
使用 get_history
方法即可查看 Chat
類別如何保留所有背景資訊。
print(chat.get_history())
<start_of_turn>user Tell me, in a few words, how to compute all prime numbers up to 1000?<end_of_turn> <start_of_turn>model **Sieve of Eratosthenes.** <end_of_turn><start_of_turn>user Now in Python! No numpy, please!<end_of_turn> <start_of_turn>model ```python def sieve_of_eratosthenes(n): """Returns a list of prime numbers up to n.""" primes = [True] * (n + 1) primes[0] = primes[1] = False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if primes[i]: for j in range(i * i, n + 1, i): primes[j] = False return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime] primes = sieve_of_eratosthenes(1000) print(primes) ``` **Explanation:** 1. **Initialization:** - `primes = [True] * (n + 1)`: Creates a list `primes` of boolean values, initially assuming all numbers are prime. - `primes[0] = primes[1] = False`: Sets 0 and 1 as non-prime. 2. **Iteration:** - `for i in range(2, int(n**0.5) + 1):`: Iterates from 2 to the square root of `n`. We only need to check up to the square root because any composite number must have a prime factor less than or equal to its square root. - `if primes[i]:`: If `i` is marked as prime: - `for j in range(i * i, n + 1, i):`: Marks all multiples of `i` as non-prime. 3. **Result:** - `return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime]`: Creates a list of indices where `primes[i]` is True, representing the prime numbers. Let me know if you'd like a more detailed explanation of any part! <end_of_turn><start_of_turn>user Thank you, it works! Can you explain the code in French?<end_of_turn> <start_of_turn>model Bien sûr ! Voici une explication du code en français : ```python def sieve_of_eratosthenes(n): """Retourne une liste de nombres premiers jusqu'à n.""" primes = [True] * (n + 1) primes[0] = primes[1] = False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if primes[i]: for j in range(i * i, n + 1, i): primes[j] = False return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime] primes = sieve_of_eratosthenes(1000) print(primes) ``` **Explication:** 1. **Initialisation:** - `primes = [True] * (n + 1)`: Crée une liste `primes` de valeurs booléennes, initialement supposant que tous les nombres sont premiers. - `primes[0] = primes[1] = False`: Définit 0 et 1 comme non-premiers. 2. **Itération:** - `for i in range(2, int(n**0.5) + 1):`: Itère de 2 jusqu'à la racine carrée de `n`. Nous ne devons vérifier que jusqu'à la racine carrée car tout nombre composite doit avoir un facteur premier inférieur ou égal à sa racine carrée. - `if primes[i]:`: Si `i` est considéré comme premier: - `for j in range(i * i, n + 1, i):`: Marquer tous les multiples de `i` comme non-premiers. 3. **Resultat:** - `return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime]`: Crée une liste des indices où `primes[i]` est vrai, représentant les nombres premiers. N'hésitez pas à me demander si vous avez besoin d'une explication plus détaillée de quelque chose! <end_of_turn><start_of_turn>user Great! Now add those explanations as comments in the code.<end_of_turn> <start_of_turn>model ```python def sieve_of_eratosthenes(n): """Retourne une liste de nombres premiers jusqu'à n.""" # Initialise une liste de boolean avec True pour tous les nombres de 0 à n primes = [True] * (n + 1) # Définit 0 et 1 comme non-premiers primes[0] = primes[1] = False # Itère de 2 à la racine carrée de n for i in range(2, int(n**0.5) + 1): # Si i est considéré comme premier if primes[i]: # Itère sur tous les multiples de i for j in range(i * i, n + 1, i): # Définit les multiples de i comme non-premiers primes[j] = False # Retourne la liste des indices des nombres premiers return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime] primes = sieve_of_eratosthenes(1000) print(primes) ``` **Explication:** * **Initialisation:** * `primes = [True] * (n + 1)`: Crée une liste `primes` de valeurs booléennes, initialement supposant que tous les nombres sont premiers. * `primes[0] = primes[1] = False`: Définit 0 et 1 comme non-premiers. * **Itération:** * `for i in range(2, int(n**0.5) + 1):`: Itère de 2 jusqu'à la racine carrée de `n`. Nous ne devons vérifier que jusqu'à la racine carrée car tout nombre composite doit avoir un facteur premier inférieur ou égal à sa racine carrée. * `if primes[i]:`: Si `i` est considéré comme premier: * `for j in range(i * i, n + 1, i):`: Marquer tous les multiples de `i` comme non-premiers. * **Resultat:** * `return [i for i, is_prime in enumerate(primes) if is_prime]`: Crée une liste des indices où `primes[i]` est vrai, représentant les nombres premiers. <end_of_turn>
摘要與延伸閱讀
在這個教學課程中,您學到瞭如何在 JAX 上使用 Keras 與 Gemma 2B 指令調整模型進行即時通訊。
請參閱下列指南與教學課程,進一步瞭解 Gemma: