基于pytorch训练一个小型的chatgpt闲聊程序

里面总共有5万+闲聊数据

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

客户聊天机器人 中文智能客服机器人demo，包含闲聊和专业问答2个部分，支持自定义组件 中国智能客户聊天机器人演示，包括八卦和专业问答（FAQ），支持自定义组件！ 介绍 一，本项目由两个部分组成，一是基于tf-idf检索的召回模型，二是基于CNN的精排模型，本项目将相互融合，构造召回+排序的客服聊天机器人。系统支持闲聊模式和该版本为第一版本，速度等其他性能还有待提升，这些工作会在后期陆续上传。根据当前和常见问题解答模式，采取的数据分别为小黄鸡闲聊数据集和垂直领域的常见问题问答数据集。的反馈，系统的难点在于内置一个精度高且耗时短的rerank模型，如果要在工业上使用，需要大改；如果是想要熟悉的问

基础训练素材-智能机器人需要的基础问答知识库，希望能帮到您。

本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用 HuggingFace的transformers实现GPT2模型的编写与训练。

聊天机器人闲聊库，可以丰富你的bot知识库。一个答案对应多个问题。如果需要英文的可私信

基于Python，使用TensorFlow实现的Sequence to Sequence的聊天机器人模型

GPT2，用于中文聊天 更新2020.01.09 添加50w闲聊语料与预训练模型的GoogleDrive的下载地址 更新2019.12.17 基于微软的论文添加了MMI模型（最大互信息评分功能），对对话模型生成了多个响应进行筛选 项目描述 本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用HuggingFace的实现GPT2模型的编写与训练。 在闲暇时间用模型训练了几个长文本的生成模型，并且精读了一遍作者的源码，除了匪浅，加深了自己对GPT2生成模型的一些理解，于是将GPT2模型用作闲聊对话的生成，非常感谢作者的分享。 本项目中沿用了原项目中的部分结构和一些命名方式，同时也对很多代码细节做了了自己的实现。 解码器的逻辑使用了温度，Top-k采样和核采样等，可参考论文 根据微软的DialoGPT的思想，在项目中添加了互信息。训练了两个模型：Dialogue Model与MMI Model（最大互信息评分功能）。首先使用Dialogue Model生成多个响应，然后使用MMI Model从先前response中，拾取损耗最小的作为最终的response 代码中称为了很多详细的中文注释，方便

使两个机器人的相互对话生成语料，文本大小为1.03m，用于闲聊机器人的训练数据，使用 # 作为两个多轮对话之间的分隔符