【GPT-3 × streamlit】ブログの”タイトル・本文を自動生成するサイトを作った話

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はじめに

こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている21新卒の樋口です。

本記事はWantedly 21新卒 Advent Calendar 2021の7日目の記事です!

今日、この記事では.....................!

.....

何を書こう....

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アドベントカレンダーを5人で制覇するぞ！と言っておきながら、2記事目でネタがなくなってしまいました。ブログ書くぞ！と意気込んだものの、なかなかネタが降りてこない時ってありますよね🥲

そんな問題に解決できるように、ブログの”タイトル・本文を自動生成するサイトを作りました！

その名もブログネタだし君です！！

ブログネタだし君はブログのタイトルと本文を生成してくれるWebアプリです。 "プロンプト"と呼ばれるお題と例示を与えると、その情報から何を答えるべきかを理解して、回答してくれます。

デモ

タイトルの生成

まずはアドカレの"タイトル"のアイディアを授かりましょう。自分のブログのタイトルを例示し、"データサイエンティストのブログのタイトル”を出力させます。

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そして待つこと数秒....タイトル案を出してくれます! f:id:zerebom:20211206231431p:plain

何だか良さそうなタイトルを出してくれました! (二つ目のタイトルはかなりディープラーニングディープラーニングしていますが。)

動画だとこんな感じです。(確率的に結果を返すので上の例と出力が違います) youtu.be

記事本文の生成

次は先ほど生成してくれたタイトル「【最新情報】TensorFlow Liteが正式リリースされました！」の中身を書いてもらいましょう。自分のブログのタイトルと書き出しを例示して、生成してみます。

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そして待つこと数秒....本文を生成してくれます!

タイトル: 【最新情報】TensorFlow Liteが正式リリースされました！本文: こんにちは、21新卒の樋口です。本日はWantedly Advent Calendarの2日目です！先日Google I/OでTensorFlow Liteが正式にリリースされました！ TensorFlow Liteはモバイル向けの深層学習ライブラリで、ソフトウェアの実行時間を短縮してメモリ使用量を削減することができます。 TensorFlow Liteの使い方については以下の記事が参考になります。https://www.tensorflow.org/lite/tutorials また、TensorFlow Liteを使用したモバイルアプリケーションを作成するためのガイドが公開されて

AIが生成した文章とは思えないです。生成結果をさらに例示として与え、続きを書いてもらいましょう！

こんにちは、21新卒の樋口です。本日はWantedly Advent Calendarの2日目です！先日Google I/OでTensorFlow Liteが正式にリリースされました！TensorFlow Liteはモバイル向けの深層学習ライブラリで、ソフトウェアの実行時間を短縮してメモリ使用量を削減することができます。TensorFlow Liteの使い方については以下の記事が参考になります。https://www.tensorflow.org/lite/tutorialsまた、TensorFlow Liteを使用したモバイルアプリケーションを作成するためのガイドが公開されています。https://developers.google.com/machine-learning/tensorflow/lite/getting-starte レポジトリには、モデルのトレーニングと実行を行うための2つのファイルがあります。tf_lite_model.pyはトレーニングを行うモデルファイルで、モデルの出力を表示するためにprint()メソッドが追加されています。tf_lite_exec.pyは実行するファイルで、モデルを使用して画像の特徴量を計算します。

続きも上手に書いてくれました!これで何記事も量産できそうです😎

ブログネタだし君の作り方

せっかくなのでブログネタだし君の作り方を紹介します。たった70行+αで書けます。

実装はこちら↓ github.com

文章生成エンジンには”OpenAI API", Webアプリのインターフェースは"streamlit"を利用しています。開発に必要な作業は以下の通りです。

OpenAI APIにユーザ登録する
API keyを取得する
API keyを環境変数にセットし、コードを書く
streamlit runでlocalhostでアプリを起動する or デプロイする

以降、実装に利用したOpneAI APIとstreamlitについて紹介します。

OpenAI API

OpneAI APIとは自然言語・コードの生成と理解を伴うほぼ全てのタスクに適用できるAPIです。タスクに沿ってさまざまなモデルをパラメータを調整して、利用することができます。

The completions endpoint is at the center of our API. It provides a simple text-in, text-out interface to our models that is extremely flexible and powerful. You input some text as a prompt, and the model will generate a text completion that attempts to match whatever context or pattern you gave it. For example, if you give the API the prompt, “As Descartes said, I think, therefore”, it will return the completion “ I am” with high probability.

openai.comのintroduction から引用

最近、強力な言語モデル、GPT-3がwaitlistなしで利用できるようになりました。

openai.com