Создание полной нейронной сети, аналогичной архитектуре ChatGPT, требует значительных вычислительных ресурсов и сложности, поэтому в данном ответе я предоставлю упрощённый пример на Python, который может служить базовой иллюстрацией. Мы будем использовать только базовые библиотеки Python и примеры данных для обучения.

Тем не менее, отлаженный и высококачественный текстовый генератор требует предварительной обработки данных, архитектурного проектирования и использования более сложных технологий. Пример, который я предложу ниже, больше ориентирован на простоту и доступность, чем на реальную производительность или точность.

import random

class SimpleTextGenerator:
    def __init__(self, training_data):
        self.training_data = training_data
        self.model = self.build_model(training_data)

    def build_model(self, data):
        # Простой "модель", просто запомнить обучение
        model = {}
        for sentence in data:
            words = sentence.split()
            for i in range(len(words) - 1):
                if words[i] not in model:
                    model[words[i]] = []
                model[words[i]].append(words[i + 1])
        return model

    def generate_sentence(self, start_word, length=10):
        current_word = start_word
        sentence = [current_word]

        for _ in range(length - 1):
            if current_word in self.model:
                next_word = random.choice(self.model[current_word])
                sentence.append(next_word)
                current_word = next_word
            else:
                break
        return ' '.join(sentence)

# Пример данных для обучения
training_data = [
    "это тестовый генератор текста",
    "текст может быть очень разнообразным и интересным",
    "некоторые слова могут использоваться чаще других",
    "мы можем создавать предложения из случайных слов",
    "это поможет нам адаптироваться к новым запросам",
]

# Обучение модели
text_generator = SimpleTextGenerator(training_data)

# Генерация текста
start_word = random.choice(training_data[0].split())
generated_sentence = text_generator.generate_sentence(start_word, length=10)
print(f"Сгенерированное предложение: {generated_sentence}")

Описание кода:

1. SimpleTextGenerator - простой класс, который принимает данные для обучения и создает простую модель слов.
2. build_model - метод для построения модели на основе входных данных, используя простое соответствие слов.
3. generate_sentence - метод для генерации случайного предложения, начиная с заданного слова.
4. training_data - пример текстовых данных, на которых будет обучаться наш текстовый генератор.

Примечание:

• Этот код является очень упрощенной репрезентацией и не может сравниться с настоящими архитектурами, такими как GPT. Для создания сложной нейросети, способной учиться на больших объемах данных, вам понадобятся такие инструменты, как TensorFlow или PyTorch, а также более сложные алгоритмы и механизмы обработки текста.
• Используйте этот код только в образовательных целях и как отправную точку для дальнейших исследований в области обработки языка.