Creare comandi personalizzati per ChatGPT può richiedere un po’ di comprensione della programmazione e dell’apprendimento automatico. Tuttavia, ci sono alcune semplici linee guida che è possibile seguire.
Prima di tutto, è necessario istanziare un oggetto del modello GPT da OpenAI, e caricarlo con i pesi pre-addestrati del modello ChatGPT.
Ad esempio:
```
from openai import GPT3
gpt = GPT3
gpt.load_weights(‘pesi_del_modello.pth’)
```
Successivamente, è possibile definire funzioni personalizzate o comandi che possibili l’interazione con il modello per generare risposte.
```
def genera_risposta(input_utente):
token_input = gpt.encode(input_utente)
token_output = gpt.generate(token_input)
risposta = gpt.decode(token_output)
In questo esempio, abbiamo creato un comando personalizzato chiamato genera\_risposta che prende in ingresso una stringa di testo, codifica il testo in token compatibili con il modello, genera una risposta tramite l’uso del modello GPT e quindi decodifica il risposta dal formato tokenizzato in una stringa di testo.
Tuttavia, tieni presente che il modello GPT-3 di OpenAI è un modello potente e generale, e potrebbe non essere in grado di addestrare o adattare facilmente il modello a comandi specifici. A meno che non tu stia esplorando nuovi metodi di ricerca o che tu non abbia un apposito accordo con OpenAI, potresti utilizzare servizi commerciali per dialogare con il modello GPT-3.
