No-Code AI Model Builder

今天我们只需3步轻松搭建一个自定义GPT-3模型，从CSV数据中提取用户内容。无需编写代码！ 1. 首先，下载GPT-3模型。你可以从[项目官网](https://huggingface.co/huggingface/gpt3-multi-task)下载GPT-3原始模型，也可以从[GitHub](https://github.com/HuggingFace/gpt3-multi-task)下载预训练的GPT-3模型。 2. 接下来，我们需要创建一个WhatsApp或Telegram聊天机器人。你可以在[Https://api.whatsapp.com/v1/web.json](https://api.whatsapp.com/v1/web.json)中创建一个WhatsApp机器人，并使用[Https://api.telegram.org/bot](https://api.telegram.org/bot)创建一个Telegram聊天机器人。你可以将它们分别部署到你的服务器上，或者使用[AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda)和[Azure Functions](https://azure.microsoft.com/zh-cn/functions/azure-functions/)作为后端服务。 3. 创建一个Python脚本，以CSV数据为基础，从GPT-3模型中提取用户内容。你可以使用Python的pandas库和sklearn库来处理CSV数据。首先，导入所需的库： ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from transformers import BertTokenizer, BertModel ``` 然后，加载预训练的GPT-3模型： ```python Tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True) Model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') ``` 接下来，读取CSV数据： ```python data = pd.read_csv('data.csv') ``` 将数据分为训练集和测试集： ```python train_data, test_data

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