ID.nl logo
Programmeren in Python met ChatGPT - Deel 4
© Alexander Limbach
Huis

Programmeren in Python met ChatGPT - Deel 4

ChatGPT is niet alleen in staat om vragen te beantwoorden, teksten samen te vatten en tags aan teksten toe te kennen. Je kunt er ook teksten mee vertalen of naar andere vormen transformeren. In dit vierde deel van onze reeks over de OpenAI-API tonen we je hoe je dat doet in Python.

In dit vierde deel laten we zien dat ChatGPT prima teksten kan omzetten:

  • In een vertaling
  • In een gedicht
  • In een computertaal
  • Taalherkenning
  • Aanspreekvorm veranderen

Lees ook: Geen talenknobbel (meer)? Deze (ver)taaltools helpen je uit de brand

Code downloaden In dit deel worden wat voorbeelden van stukken code gegeven. Omdat overtikken van code erg foutgevoelig is, kun je die code beter downloaden en daarna bekijken of kopiëren. Het bestand, gptcode-dl4.txt is beschikbaar via deze webpagina.

Een groot taalmodel, zoals dat van ChatGPT, kun je eigenlijk beschouwen als een soort krachtige rekenmachine die niet met getallen werkt, maar met woorden. Daardoor kun je tekst omzetten in een ander soort tekst. Een tekst van het Engels naar het Nederlands vertalen? Van een familiaire naar een formele toon? Of, als je met programmeertalen werkt, van tekst naar een tabel in HTML? Het is allemaal mogelijk en vrij eenvoudig in je eigen programma’s te integreren.

Basiscode

In dit vierde deel van deze reeks houden we onze code eenvoudig, zodat we de variëteit van transformaties van teksten kunnen illustreren die met de OpenAI-API mogelijk zijn. We gaan dus geen Word-bestanden inlezen, maar de te transformeren teksten als korte strings in onze code zetten.

Voor alle voorbeelden in dit artikel gebruiken we daarom de volgende basiscode:

De code kun je bekijken in het bestand gptcode-dl4.txt, te downloaden via .

Deze code gebruikten we ook al in het derde deel van deze reeks. Vervang de waarde van API_KEY door je eigen API-sleutel en kies eventueel een ander model dan gpt-3.5-turbo. Zo is het model gpt-4 taalkundig veel sterker, maar dat kost wel meer.

GPT-4 is taalkundig sterker dan GPT-3.5, maar wel een factor twintig duurder.

Vertaalmachine

Als we hiermee een tekst willen vertalen, hebben we een systeemprompt nodig met de vertaalopdracht en een gebruikersprompt met de te vertalen tekst. Dat doe je door de volgende regels code aan het einde van de basiscode toe te voegen:

De code kun je bekijken in het bestand gptcode-dl4.txt, te downloaden via .

Sla het script onder de naam translate.py op in Visual Studio Code met Ctrl+S en open een opdrachtregel met het menu Terminal / New Terminal. Klik dan rechtsboven op het afspeelknopje (het driehoekje met de tooltip Run Python File als je erboven blijft hangen). Als alles goed gaat, krijg je nu in de terminal een Nederlandse vertaling van de Engelse tekst.

Dichterlijke vrijheid

Dat vertalen hoeft niet altijd heel letterlijk te zijn. Je kunt ook vragen om een haiku te maken die een tekst beschrijft:

De code kun je bekijken in het bestand gptcode-dl4.txt, te downloaden via .

We hebben als gebruikersprompt gewoon de lead van een artikel van de website van NRC ingevoerd. Het taalmodel maakt daarvan de volgende haiku:

Wagnerstrijders gaan,

Onder de rook van Moskou,

Putsch nek omgedraaid.

Op deze manier zou je een programma kunnen schrijven dat je elke ochtend het nieuws in de vorm van haiku’s toont.

Universele vertaalmachine

De taalmodellen van OpenAI zijn getraind op teksten in allerlei talen en die talen worden zelfs automatisch herkend. Merk op dat we in de systeemprompt van ons vertaalscript niet vroegen om de tekst van het Engels naar het Nederlands te vertalen. We vroegen simpelweg om de tekst naar het Nederlands te vertalen. Dat had ook gewerkt als we een Franse tekst of een tekst in een andere taal hadden opgegeven als gebruikersprompt.

Taalbarrière?

Met een vertaalapparaat kom je er altijd uit

Die mogelijkheid om de taal te herkennen kunnen we ook gebruiken. We vragen dan eerst wat de taal is van de gegeven tekst en vragen dan pas om die te vertalen. We kunnen die laatste opdracht zelfs nog explicieter maken door te vragen om uit de herkende taal te vertalen. Dat ziet er dan als volgt uit, met enkele voorbeelden in verschillende talen:

De code kun je bekijken in het bestand gptcode-dl4.txt, te downloaden via .

Zoals je ziet, zijn we in LANGUAGE_PROMPT vrij expliciet geweest. Als we gewoon vragen “What language is this?”, krijgen we antwoorden als “This is Chinese” of “This language is Italian”. Dat willen we niet. Ook een antwoord als “French.” met een punt op het einde willen we zo vermijden, maar zelfs na het expliciet te vragen blijft het taalmodel dit meestal met een punt eindigen. Daarom dat we met rstrip(".") dit nog verwijderen.

Sla een andere toon aan

Je kunt met taal allerlei registers bespelen. In een formele sollicitatiebrief sla je een andere toon aan dan in een appje naar je vrienden. Ook daarmee kunnen de taalmodellen van OpenAI aan de slag. Je kunt een tekst eenvoudig naar een andere toon omzetten. Een voorbeeld maakt dit duidelijk:

De code kun je bekijken in het bestand gptcode-dl4.txt, te downloaden via .

Computertalen omzetten

Op dezelfde manier kunnen we computertalen vertalen. Maar een omzetting van bijvoorbeeld JSON naar HTML doe je beter met een Python-bibliotheek die daarin gespecialiseerd is. Waar taalmodellen wel goed in zijn, is het omzetten van een tekstuele beschrijving van een gebruiker naar een computertaal. Stel dat je in een programma bestellingen van een gebruiker opneemt, dan kun je het resultaat naar een tabel in HTML laten omzetten:

De code kun je bekijken in het bestand gptcode-dl4.txt, te downloaden via .

Het resultaat is inderdaad een HTML-bestand met een tabel met de juiste gegevens.

Maak een HTML-tabel op basis van een tekst.

En verder

Teksten transformeren, in alle mogelijke vormen, is een krachtige functie waarvoor je ChatGPT en dus ook de achterliggende taalmodellen via de OpenAI-API kunt inzetten. Zo breid je eenvoudig je eigen programma’s uit met allerlei transformaties van teksten. We hebben hier nog maar een kleine greep van de mogelijkheden getoond. Titels beschrijven in emoji’s? Handleidingen naar gedichten omzetten? Tweeten in de stijl van Donald Trump? Het is zo gebeurd.

Volgende week maandag het vijfde en laatste deel van deze reeks! Hierin gaan we de OpenAI-API nog interactiever toepassen en echte gesprekken voeren.

Lees ook:

▼ Volgende artikel
De Legende van Zelda - 40 jaar-retrospective - Bonuslevel
Huis

De Legende van Zelda - 40 jaar-retrospective - Bonuslevel

▼ Volgende artikel
Nieuwe WhatsApp-groepsgesprekleden kunnen nu oude berichten lezen
© ER | ID.nl
Huis

Nieuwe WhatsApp-groepsgesprekleden kunnen nu oude berichten lezen

Het wordt mogelijk voor nieuwe leden van WhatsApp-groepsgesprekken om oudere berichten terug te lezen via een nieuwe feature.

WhatsApp heeft een nieuwe functie voor de populaire chatapp genaamd Group Message History geïntroduceerd. Die functie viel voor sommigen al enige tijd te testen via de bètaversie, maar wordt sinds gisteren wereldwijd uitgerold.

Het houdt kortgezegd in dat beheerders van groepsgesprekken op WhatsApp kunnen instellen dat nieuwe leden van een specifieke groepsapp ook berichten van voordat ze aan het gesprek werden toegevoegd kunnen lezen. Beheerders kunnen er voor kiezen om minimaal 25 en maximaal honderd berichten van voor de toevoeging van een nieuw lid beschikbaar te stellen.

Wanneer je voorheen aan een groepsgesprek op WhatsApp werd toegevoegd, kon je geen enkel bericht uit de groepsapp van voor je toevoeging teruglezen. Dat had zowel voor- als nadelen. Het voordeel was dat eventuele gevoelige informatie of geroddel over de toegevoegde persoon van voor zijn of haar toevoeging niet leesbaar voor hen was. Het nadeel was dat sommige informatie opnieuw herhaald moest worden voor nieuwe groepsleden.

Dankzij Group Message History kunnen nieuwe leden dus wel maximaal honderd oude berichten teruglezen. Het is aan de beheerders van de groep om dit in te stellen, rekening houdend met de mogelijkheid dat de persoon in kwestie appjes te zien krijgt die eigenlijk niet voor zijn of haar ogen bestemd waren. Overige leden krijgen overigens ook een melding waaruit blijkt dat de berichtengeschiedenis wordt gedeeld.