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前言
这不兔年到了，薅薅兔毛；
小兔子现在很烦恼，因为今天小兔子的老师给他们布置了课后作业，要作一首包含 “兔” 字的诗，但是小兔子现在毫无思路，让我们来帮帮小兔子；
前不久在网络爆火的 ChatGPT，被网友们玩出了各种花样，基于此训练了一个能作中文古诗词的 GPT 预训练模型，在这儿作首诗，帮小兔子完成作业；
正文
先导入 tokenizer 对数据进行预处理：
poem_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
然后编码数据，并转换为 PyTorch Tensor：
index_token = poem_tokenizer.encode(text)
tokens_tensor = torch.tensor([index_token])
然后加载模型：
poem_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(checkpoint)
预测所有的输出：
poem_model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = poem_model(tokens_tensor)
最后使用 argmax 以及反向解码获得最终结果：
不过只是返回文字结果的话，还是比较的单一，这里可以跟前端结合起来，效果图如下：
代码如下：
<link rel="preconnect" href="https://fonts.googleapis.com">
<link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin>
<link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Nosifer&display=swap" rel="stylesheet">
<link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Liu+Jian+Mao+Cao&family=Padyakke+Expanded+One&display=swap" rel="stylesheet">
<div style="background:url('https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/082a37b3aa4f43ffbb318b0994b5ea2f~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?') no-repeat; width:800px; height:600px">
<div class="font3" style="padding-left:25%">
<p style="padding-top:40px">
<i>
兔蟾仙去不留迹，<br>
万古长庚无尽明。<br>
自昔不多司马相，<br>
后来谁识孔方兄。<br>
</i>
<h1 style="padding-left:160px">sidiot</h1>
</p>
</div>
</div>
字体来自于 Google Fonts，怎么操作的话可以参考这个教程；
以下是在码上掘金的运行效果，大家可以自行试试：
TIP
不太会前端，随便搞搞，不要在意；
后记
以上就是 【AI】用 GPT 帮小兔子写首诗 的全部内容了。
希望本篇博文对大家有所帮助！
系列文章：
📝 上篇精讲：【NLP】入门（五）：TF-IDF（拓展篇）
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