Dialogpt Small

🚀 最先端の大規模事前学習応答生成モデル (DialoGPT)

DialoGPTは、多ターン会話に対応した最先端の大規模事前学習対話応答生成モデルです。人間評価の結果 から、DialoGPTが生成する応答は、単ターン会話のチューリングテストにおいて人間の応答品質と匹敵することが示されています。このモデルは、Redditのディスカッションスレッドから収集された1億4700万の多ターン対話データで学習されています。

• 対話環境からの多ターン生成例：

DialoGPTの前処理、学習、および詳細に関する情報は、元のDialoGPTリポジトリ を参照してください。

ArXiv論文: https://arxiv.org/abs/1911.00536

🚀 クイックスタート

これで、モデルをチャットパートナーとして試す準備ができました！

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")

# Let's chat for 5 lines
for step in range(5):
	# encode the new user input, add the eos_token and return a tensor in Pytorch
	new_user_input_ids = tokenizer.encode(input(">> User:") + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')

	# append the new user input tokens to the chat history
	bot_input_ids = torch.cat([chat_history_ids, new_user_input_ids], dim=-1) if step > 0 else new_user_input_ids

	# generated a response while limiting the total chat history to 1000 tokens, 
	chat_history_ids = model.generate(bot_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

	# pretty print last ouput tokens from bot
	print("DialoGPT: {}".format(tokenizer.decode(chat_history_ids[:, bot_input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)))

📚 ドキュメント

Open LLM Leaderboard評価結果

詳細な結果はこちら で確認できます。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。