如何使用chatgpt完成文本分类任务？

Question

我想要用大语言模型进行文本分类。比如给定一个新闻文本，让GPT将新闻分类为我给定的几个类别。如何设计比较好的提示词？有针对分类任务的提示词模板吗？之前有尝试过few shot等等，但是效果一般，可能是我自己设计的提示词不太好的原因。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要使用ChatGPT或其他大语言模型（如GPT-3）进行文本分类任务，首先你需要准备一些训练数据，这些数据应该包含已经标注好类别的样本。然后，你可以通过编写一段脚本，设置适当的提示词，引导模型对新的文本进行分类。下面是一个详细的步骤指南：

1. 获取训练数据： 你需要收集一定数量的新闻文本，并且每个文本都有相应的类别标签。例如，可以是“体育”，“科技”，“娱乐”，“财经”等。确保数据集具有代表性和平衡性。

2. 准备提示词： 提示词的设计至关重要，它能指导模型理解任务并正确预测类别。一个好的提示词模板可能包括以下几个部分：任务描述、输入样例、输出样例以及具体的指令。这里提供一个模板供参考：

   # 文本分类任务
   
   任务描述：根据新闻内容将其归入预定义的类别。
   
   输入样例：
   ```text
   文本: 欧洲杯决赛，意大利队在点球大战中战胜英格兰，获得冠军。
   类别: 体育
   
   文本: 苹果公司发布新款iPhone，搭载A15芯片，性能提升显著。
   类别: 科技
   

   输出样例：

   预测类别: 体育
   预测类别: 科技
   

   指令：请基于上述样例，对以下文本进行分类。

   新闻文本: 中国政府宣布新的新能源汽车补贴政策。
   

3. 调用模型： 使用OpenAI的API来与ChatGPT交互。首先确保你已经在OpenAI官网注册并创建了一个项目，获取到API密钥。接下来，你可以使用Python和openai库来实现这个功能。安装库后，编写以下代码：

   import openai
   
   # 设置你的OpenAI API密钥
   openai.api_key = "your_openai_api_key"
   
   def classify_text(prompt, text):
       response = openai.Completion.create(
           engine="davinci",  # 选择GPT-3变体，可以根据需求选择其他型号
           prompt=prompt,
           max_tokens=100,
           temperature=0.7,  # 可调整温度值以控制生成结果的多样性
           top_p=1.0,  # 控制生成结果的相关性
           frequency_penalty=0.0,  # 防止重复
           presence_penalty=0.0,  # 防止缺失
           stop=["\n"],  # 结束符
       )
       prediction = response.choices[0].text.strip()
       return prediction
   
   # 示例文本和提示
   example_prompt = """
   # 文本分类任务
   
   ...
   (此处省略输入样例和输出样例)
   
   指令：请基于上述样例，对以下文本进行分类。
   
   文本: {}
   """.format(text)
   
   category = classify_text(example_prompt, "中国政府宣布新的新能源汽车补贴政策.")
   print("预测类别:", category)
   

4. 评估与优化： 运行这段代码，观察模型的分类结果。如果效果不佳，可以尝试调整提示词模板，增加更多的样例，或者调整模型参数（如温度、top_p等）。此外，你也可以考虑使用更小规模的语言模型，因为它们可能会在特定任务上表现得更好。

5. 微调模型： 如果可能的话，还可以考虑对模型进行微调，使其更适合你的特定任务。这通常涉及在你的训练数据集上对模型进行少量额外的训练。

6. 部署： 最后，你可以将这个分类器封装成一个API，方便其他应用程序调用。

注意：OpenAI的API服务是收费的，使用前请确保你了解费用结构。如果你的项目需要大量调用，可能需要考虑使用其他的开源大语言模型，如Hugging Face的Transformers库中的模型，这样可以在本地运行，成本更低。