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。你可以从项目官网下载GPT-3原始模型，也可以从GitHub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中创建一个WhatsApp机器人，并使用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和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：

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：

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：

data = pd.read_csv('data.csv')

将数据分为训练集和测试集：

train_data, test_data