Обучение модели OpenAI для классификации веб-страниц⁠⁠

Введение

Обучение модели OpenAI определять, является ли страница онлайн-магазином.

• подготовка данных,

• токенизация текста,

• отправка данные для обучения

• тест модели.
  

  Зависимости

• pip install openai

  
  Шаг 1: Регистрация и настройка OpenAI API

  Для начала работы с OpenAI API необходимо зарегистрироваться на платформе OpenAI и получить ключ API. Этот ключ будет использоваться для аутентификации при вызове методов API.

  
  

Шаг 2: Подготовка данных

Для обучения модели нужно подготовить набор данных, который будет содержать примеры веб-страниц, как магазинов, так и не магазинов. Каждая запись должна включать текст страницы и соответствующую метку (positive для магазинов и negative для не магазинов).

Пример JSON-файла:

Шаг 3: Токенизация текста

Перед отправкой данных в модель OpenAI, текст необходимо токенизировать. Токенизация — это процесс разбиения текста на отдельные слова или токены. В Python можно использовать библиотеки, такие как NLTK, spaCy или tokenizers из библиотеки transformers.

Пример токенизации с использованием NLTK:

Шаг 4: Отправка данных для обучения

После токенизации текста можно отправить данные для обучения модели OpenAI. Вот пример кода для отправки данных:

Шаг 5: Тестирование модели

После обучения модели необходимо протестировать её на тестовом наборе данных. Вот пример кода для тестирования:

Шаг 6: Обработка ошибок и улучшение модели

Если модель даёт неверные предсказания, можно улучшить её, добавив больше данных или изменив параметры обучения. Также можно использовать обратную связь для анализа ошибок.

Пример обработки ошибок:

Я активно развиваю обучающий репозиторий с примерами реализации классических игр прошлых лет на python. Я не просто портирую игры, я адаптирую для взаимодействия с моделями машинного обучения. Объяснения код я пишу в серию «101 игра на python»