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文心一言,通营销之学,成一家之言,百度人工智能AI大数据模型文心一言Python3.10接入

“文心”取自《文心雕龙》一书的开篇,作者刘勰在书中引述了一个古代典故:春秋时期,鲁国有一位名叫孔文子的大夫,他在学问上非常有造诣,但是他的儿子却不学无术,孔文子非常痛心。

一天,孔文子在山上遇到了一位神仙,神仙告诉他:“你的儿子之所以不学无术,是因为你没有给他灌输文心,让他懂得文学的魅力和意义。”孔文子听后深受启发,回家后开始给儿子灌输文学知识,儿子也逐渐对学问产生了兴趣,最终成为了一位有学问的人。因此,刘勰在书中将“文心”解释为“灌输文学知识的心灵”之意。

百度以“文心”命名自己的AI产品线,可见其对自己的中文处理能力是极为自信的,ERNIE3.0对标ChatGPT3.5/4.0,ERNIE-ViLG对标Stable-Diffusion,文心PLATO则可以理解为ChatGPT的embedding,可谓是野心勃勃。

文心一言SDK引入

百度目前已经开源文心一言的sdk工具包:

pip3 install --upgrade wenxin-api

和百度云产品线一样,安装好以后,需要去文心一言官网获取appkey和appsecret

随后编写请求逻辑:

import wenxin_api   
from wenxin_api.tasks.free_qa import FreeQA  
wenxin_api.ak = "your ak" #输入您的API Key  
wenxin_api.sk = "your sk" #输入您的Secret Key  
input_dict = {  
    "text": "问题:天为什么这么蓝?\n回答:",  
    "seq_len": 512,  
    "topp": 0.5,  
    "penalty_score": 1.2,  
    "min_dec_len": 2,  
    "min_dec_penalty_text": "。?:![<S>]",  
    "is_unidirectional": 0,  
    "task_prompt": "qa",  
    "mask_type": "paragraph"  
}  
rst = FreeQA.create(**input_dict)  
print(rst)

程序返回:

{  
  "code": 0,  
  "msg": "success",  
  "data": {  
    "result": "因为我们有个好心情",  
    "createTime": "2023-03-16 16:02:10",  
    "requestId": "71a6efb46acbd64394374f44579a01eb",  
    "text": "天为什么这么蓝",  
    "taskId": 1000000,  
    "status": 1 # 0表示生成中,1表示生成成功  
  }  
}

请求的参数含义请参照官方文档:

async  
异步标识    int    1      
1  
是  
异步标识,现阶段必传且传1  
text  
用户输入文本    string    空      
[1, 1000]  
是  
模型的输入文本,为prompt形式的输入。  
min_dec_len  
最小生成长度    int    1      
[1,seq_len]  
是  
输出结果的最小长度,避免因模型生成END导致生成长度过短的情况,与seq_len结合使用来设置生成文本的长度范围。  
seq_len  
最大生成长度    int    128      
[1, 1000]  
是  
输出结果的最大长度,因模型生成END或者遇到用户指定的stop_token,实际返回结果可能会小于这个长度,与min_dec_len结合使用来控制生成文本的长度范围。  
topp  
多样性    float    1.0      
[0.0,1.0],间隔0.1  
是  
影响输出文本的多样性,取值越大,生成文本的多样性越强。  
penalty_score  
重复惩罚    float    1.0      
[1,2]  
否  
通过对已生成的token增加惩罚,减少重复生成的现象。值越大表示惩罚越大。设置过大会导致长文本生成效果变差。  
stop_token  
提前结束符    string    空          
否  
预测结果解析时使用的结束字符串,碰到对应字符串则直接截断并返回。可以通过设置该值,可以过滤掉few-shot等场景下模型重复的cases。  
task_prompt  
任务类型    string    空    PARAGRAPH,   
SENT, ENTITY,   
Summarization, MT,   
Text2Annotation,  
Misc, Correction,   
QA_MRC, Dialogue,   
QA_Closed_book,   
QA_Multi_Choice,  
QuestionGeneration,   
Paraphrasing, NLI,   
SemanticMatching,   
Text2SQL,   
TextClassification,   
SentimentClassification,  
zuowen, adtext,   
couplet,novel,  
cloze      
否  
指定预置的任务模板,效果更好。 PARAGRAPH:引导模型生成一段文章; SENT:引导模型生成一句话; ENTITY:引导模型生成词组; Summarization:摘要; MT:翻译; Text2Annotation:抽取; Correction:纠错; QA_MRC:阅读理解; Dialogue:对话; QA_Closed_book: 闭卷问答; QA_Multi_Choice:多选问答; QuestionGeneration:问题生成; Paraphrasing:复述; NLI:文本蕴含识别; SemanticMatching:匹配; Text2SQL:文本描述转SQL;TextClassification:文本分类; SentimentClassification:情感分析; zuowen:写作文; adtext:写文案; couplet:对对联; novel:写小说; cloze:文本补全; Misc:其它任务。  
typeId  
模型类型    int    1    1      
是  
通用:  
1 ERNIE 3.0 Zeus 通用  
2 ERNIE 3.0 Zeus instruct模型  
同义改写  
1 ERNIE 3.0 Zeus 同义改写精调模型  
写作文:  
1 ERNIE 3.0 Zeus 记叙文增强包  
2 ERNIE 3.0 Zeus 议论文增强包  
3 ERNIE 3.0 Zeus 小学作文增强包  
写文案:  
1 ERNIE 3.0 百亿 社交短文案精调模型  
2 ERNIE 3.0 Zeus 商品营销文案增强包  
写摘要:  
1 ERNIE 3.0 Zeus 写摘要  
2 ERNIE 3.0 Zeus 写标题  
3 ERNIE 3.0 百亿 写标题  
对对联:  
1 ERNIE 3.0 Zeus 对对联  
2 ERNIE 3.0 百亿 对对联  
自由问答:  
1 ERNIE 3.0 Zeus 自由问答增强包  
2 ERNIE 3.0 百亿 自由问答  
3 ERNIE 3.0 Zeus instruct模型  
写小说  
1 ERNIE 3.0百亿 写小说精调模型  
补全文本  
1 ERNIE 3.0 Zeus 词补全增强包  
2 ERNIE 3.0 Zeus 句补全增强包  
3 ERNIE 3.0 Zeus 段落补全增强包  
penalty_text  
惩罚文本    string    空          
否  
模型会惩罚该字符串中的token。通过设置该值,可以减少某些冗余与异常字符的生成。  
choice_text  
候选文本    string    空          
否  
模型只能生成该字符串中的token的组合。通过设置该值,可以对某些抽取式任务进行定向调优。  
is_unidirectional  
单双向控制开关    int    0      
0或1  
否  
0表示模型为双向生成,1表示模型为单向生成。建议续写与few-shot等通用场景建议采用单向生成方式,而完型填空等任务相关场景建议采用双向生成方式。  
min_dec_penalty_text  
最小惩罚样本    string    空          
否  
与最小生成长度搭配使用,可以在min_dec_len步前不让模型生成该字符串中的tokens。  
logits_bias  
屏蔽惩罚    float    -10000      
[1, 1000]  
否  
配合penalty_text使用,对给定的penalty_text中的token增加一个logits_bias,可以通过设置该值屏蔽某些token生成的概率。  
mask_type  
生成粒度    string    word      
可选参数为word, sentence, paragraph  
否  
设置该值可以控制模型生成粒度。

这里需要注意的是,虽然参数支持async异步,但那不是指请求的异步方式返回,换句话说,文心模型返回还是需要等待的,并不是ChatGPT那种流式返回模式。

文心一言API调用

文心一言SDK的功能有限,也不支持异步请求调用,如果需要定制化或者使用别的语言请求文心一言,需要提前发起Http请求获取token,这里我们使用异步请求库httpx:

pip3 install httpx

添加获取token逻辑:

class Winxin:  
  
    def chat(self,text):  
        input_dict = {  
            "text": f"问题:{text}\n回答:",  
            "seq_len": 512,  
            "topp": 0.5,  
            "penalty_score": 1.2,  
            "min_dec_len": 2,  
            "min_dec_penalty_text": "。?:![<S>]",  
            "is_unidirectional": 0,  
            "task_prompt": "qa",  
            "mask_type": "paragraph"  
        }  
        rst = FreeQA.create(**input_dict)  
        print(rst)  
  
    async def get_token(self):  
  
        headers = {"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}  
  
        async with httpx.AsyncClient() as client:  
            resp = await client.post(f"https://wenxin.baidu.com/moduleApi/portal/api/oauth/token?grant_type=client_credentials&client_id={wenxin_api.ak}&client_secret={wenxin_api.sk}",headers=headers)  
            result = resp.json()  
            print(result)

异步调用文心一言接口的token:

if __name__ == '__main__':  
      
    wx = Winxin()  
    asyncio.run(wx.get_token())

程序返回:

{'code': 0, 'msg': 'success', 'data': '24.3f6a63545345ae6588ea86a353.86400000.1679123673218.92a99f8955c6f9ab2c438a5f31b5d73b-173001'}

这里返回的数据的data就是token,有效期是一天,吐槽一下,居然没有refreshtoken,也就是说过期了还得重新去请求,不能做到无感知换取。

随后请求接口换取taskid:

  

async def get_task(self,token,text):  
  
        url = "https://wenxin.baidu.com/moduleApi/portal/api/rest/1.0/ernie/3.0.25/zeus"   
          
        data = {"async": 1, "typeId": 1, "seq_len": 512, "min_dec_len": 2, "topp": 0.8, "task_prompt": "qa", "penalty_score": 1.2, "is_unidirectional": 0, "min_dec_penalty_text": "。?:![<S>]", "mask_type": "word","text":text}  
  
        headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded" }  
  
        params = { "access_token": token }  
  
        async with httpx.AsyncClient() as client:  
  
            result = client.post(url, headers=headers, params=params, data=data)  
  
            result = result.json()  
  
            print(result)

返回:

{  
    "code":0,  
    "msg":"success",  
    "data":{  
        "taskId": 1229202,  
        "requestId":"7fad28872989e274914ee1687b8f2a13"  
    }  
}

最后请求结果:

async def get_res(self,taskid,token):  
  
        url = "https://wenxin.baidu.com/moduleApi/portal/api/rest/1.0/ernie/v1/getResult"   
  
        access_token = token  
          
        task_id = taskid  
  
        headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded" }  
  
        params = { "access_token": access_token }  
  
        data = { "taskId": task_id }  
  
        async with httpx.AsyncClient() as client:  
  
            response = client.post(url, headers=headers, params=params, data=data)  
  
            print(response.text)

结果和SDK请求方式一致:

{  
  "code": 0,  
  "msg": "success",  
  "data": {  
    "result": "因为我们有个好心情",  
    "createTime": "2023-03-16 18:09:40",  
    "requestId": "71a6efb46acbd64394374f44579a01eb",  
    "text": "天为什么这么蓝",  
    "taskId": 1000000,  
    "status": 1 # 0表示生成中,1表示生成成功  
  }  
}

文心一格文字生成图像

ERNIE-ViLG AI作画大模型:文心ERNIE-ViLG2.0 是基于用户输入文本、或文本加图片生成图像及图像编辑功能的技术,主要为用户提供跨模态的文本生成图像的大模型技术服务。

文心一格和文心一言是共享appkey和appsecret的,添加图像生成逻辑:


class Winxin:  
  
    def draw(self,text):  
  
        num = 1  
        input_dict = {  
            "text": "国画,工笔画,女侠,正脸",  
            "style": "工笔画",  
            "resolution":"1024*1024",  
            "num": num  
        }  
        rst = TextToImage.create(**input_dict)  
        print(rst)

程序返回:

{  
    "imgUrls":[  
        "https://wenxin.baidu.com/younger/file/ERNIE-ViLG/61157afdaef4f0dfef0d5e51459160fbex"  
    ]  
}

效果:

对比基于Stable-Diffusion算法的Lora模型:

大家丰俭由己,各取所需。

需要注意的是,该产品线并不是免费的:

免费送200张,想继续玩就得充值,不愧是百度。话说免费的Stable-Diffusion不香吗?

结语

产品力而言,ChatGPT珠玉在前,文心一言还有很长的路需要走,用三国时期徐庶自比孔明的话来讲:“驽马焉敢并麒麟,寒鸦岂能配凤凰”。但是,也没必要一片挞伐之声,俄国著名作家契诃夫曾经说,“大狗叫,小狗也要叫”,ChatGPT虽然一座遥不可及的高峰,但是其他公司也无须放弃人工智能领域的研究,毕竟作为最老牌的中文搜索引擎,百度浸润几十年的中文处理能力,还是无人能出其右的。


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