transformers生成式对话机器人

生成式对话机器人是一种人工智能技术,它通过学习大量自然语言数据,模拟人类进行开放、连贯和创造性的对话。这种类型的对话系统并不局限于预定义的回答集,而是能够根据上下文动态生成新的回复内容。其核心组件和技术包括:

1、神经网络架构:现代生成式对话机器人通常基于深度学习框架,特别是Transformer架构(如GPT-3、BERT等)或其他循环神经网络(RNN),如长短期记忆网络(LSTM)。

2、自回归模型:在生成回复时,模型按词或子词单元顺序预测下一个单元,直到生成完整的回复句子。这允许模型处理文本序列的连续性和上下文依赖性。

3、训练数据:为了实现高质量的对话生成,需要大量的对话数据集来训练模型,这些数据可以是电影剧本、社交媒体对话、论坛帖子、客服记录等。

4、注意力机制:尤其是在Transformer中,多头注意力机制让模型能够更好地关注输入序列中的重要部分,从而生成更相关和连贯的回复。

5、强化学习:有时会结合强化学习策略来优化对话机器人的行为,使其能适应不断变化的环境,并根据用户的反馈调整对话策略以达到更好的交互效果。

6、对话管理:除了基本的回复生成之外,一个完整的对话机器人还需要对话管理模块来跟踪对话状态,确保对话流程的连贯性以及适时切换话题或结束对话。

7、后处理与控制:为了保证生成内容的质量和安全,可能还会包含一些后处理步骤,比如对生成回复进行过滤或调整,避免产生不恰当或误导性内容。

Transformer生成式对话机器人是当前对话系统技术的前沿代表之一,下面介绍一下如何使用transformers简单搭建一个生成式对话机器人。

python 复制代码
# 导包
from datasets import Dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForSeq2Seq, TrainingArguments, Trainer
python 复制代码
ds = Dataset.load_from_disk("/alpaca_data_zh")
print(ds[:3])
python 复制代码
# 数据预处理
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../models/bloom-389m-zh")
# 数据处理函数
def process_func(example):
    MAX_LENGTH = 256
    input_ids, attention_mask, labels = [], [], []
    instruction = tokenizer("\n".join(["Human: " + example["instruction"], example["input"]]).strip() + "\n\nAssistant: ")
    response = tokenizer(example["output"] + tokenizer.eos_token)
    input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"]
    attention_mask = instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"]
    labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"]
    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:
        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
        labels = labels[:MAX_LENGTH]
    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels
    }
# 数据处理
tokenized_ds = ds.map(process_func, remove_columns=ds.column_names)
tokenized_ds
python 复制代码
# 创建模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("../models/bloom-389m-zh")
python 复制代码
# 配置训练参数
args = TrainingArguments(
    output_dir="./chatboot",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    logging_steps=10,
    num_train_epochs=2
)

# 创建训练器
trainer = Trainer(
    args=args,
    model=model,
    train_dataset=tokenized_ds,
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True)
)
python 复制代码
# 模型训练
trainer.train()
python 复制代码
# 模型推理
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

inputs = "Human: {}\n{}".format("重庆南岸区怎么玩?", "").strip() + "\n\nAssistant: "
pipe(inputs, max_length=256, do_sample=True)
相关推荐
GAOJ_K11 分钟前
从汽车传动到航空航天:滚珠花键的跨领域精密革命
人工智能·科技·机器人·自动化·制造
程序员晚枫16 分钟前
Python 3.14正式发布!这5大新特性太炸裂了
python
先做个垃圾出来………26 分钟前
SortedList
python
这里有鱼汤28 分钟前
从DeepSeek到Kronos,3个原因告诉你:Kronos如何颠覆传统量化预测
后端·python·aigc
晓宜36 分钟前
Java25 新特性介绍
java·python·算法
深栈1 小时前
机器学习:决策树
人工智能·python·决策树·机器学习·sklearn
MediaTea1 小时前
Python:匿名函数 lambda
开发语言·python
hui函数1 小时前
Python全栈(基础篇)——Day07:后端内容(函数的参数+递归函数+实战演示+每日一题)
后端·python
MYX_3092 小时前
第二章 预备知识(线性代数)
python·线性代数·机器学习
zhangfeng11332 小时前
亲测可用,R语言 ggplot2 箱线图线条控制参数详解,箱线图离散数值控制
开发语言·python·r语言·生物信息