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DialoGPT

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Overview

DialoGPT は、DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation で Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley, Yen-Chun Chen, Chris Brockett, Xiang Gao, Jianfeng Gao, Jingjing Liu, Bill Dolan.これは、から抽出された 147M 万の会話のようなやりとりでトレーニングされた GPT2 モデルです。 レディット。

論文の要約は次のとおりです。

私たちは、大規模で調整可能なニューラル会話応答生成モデル DialoGPT (対話生成事前トレーニング済み) を紹介します。 変成器）。 Reddit のコメント チェーンから抽出された 1 億 4,700 万件の会話のようなやり取りを対象にトレーニングされました。 2005 年から 2017 年にかけて、DialoGPT は人間に近いパフォーマンスを達成するために Hugging Face PyTorch トランスフォーマーを拡張しました。 シングルターンダイアログ設定における自動評価と人間による評価の両方。会話システムが DialoGPT を活用すると、強力なベースラインよりも関連性が高く、内容が充実し、コンテキストに一貫性のある応答が生成されます。 システム。神経反応の研究を促進するために、事前トレーニングされたモデルとトレーニング パイプラインが公開されています。 よりインテリジェントなオープンドメイン対話システムの生成と開発。

元のコードは ここ にあります。

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Usage tips

- DialoGPT は絶対位置埋め込みを備えたモデルであるため、通常は入力を右側にパディングすることをお勧めします。 左よりも。
- DialoGPT は、会話データの因果言語モデリング (CLM) 目標に基づいてトレーニングされているため、強力です オープンドメイン対話システムにおける応答生成時。
- DialoGPT を使用すると、DialoGPT’s model card に示されているように、ユーザーはわずか 10 行のコードでチャット ボットを作成できます。

トレーニング：

DialoGPT をトレーニングまたは微調整するには、因果言語モデリング トレーニングを使用できます。公式論文を引用すると： *私たちは OpenAI GPT-2に従って、マルチターン対話セッションを長いテキストとしてモデル化し、生成タスクを言語としてフレーム化します モデリング。まず、ダイアログ セッション内のすべてのダイアログ ターンを長いテキスト x_1,…, x_N に連結します (N は

- 詳細については、元の論文を参照してください。

DialoGPT のアーキテクチャは GPT2 モデルに基づいています。API リファレンスと例については、GPT2 のドキュメント ページ を参照してください。

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