Blenderbot Small 90M

🚀 開放域聊天機器人模型

本項目聚焦於開放域聊天機器人的構建，通過合適的訓練數據和生成策略，讓大規模模型學習多種對話技能。所構建的模型在多輪對話的吸引力和人性化方面表現出色，且模型與代碼均公開可用。

🚀 快速開始

文檔未提供快速開始相關內容。

✨ 主要特性

• 多技能融合：模型能夠學習多種對話技能，如提供有趣的話題、傾聽對話夥伴、提問與回答問題，以及根據不同情況適當地展現知識、同理心和個性。
• 多規模模型：構建了具有 9000 萬、27 億和 94 億參數的不同規模的神經模型。
• 公開可用：模型和代碼均公開，方便研究和使用。
• 表現出色：經人類評估，最佳模型在多輪對話的吸引力和人性化衡量方面優於現有方法。

📚 詳細文檔

模型描述

• 論文：構建開放域聊天機器人的方法
• 原始 PARLAI 代碼：Original PARLAI Code

摘要

構建開放域聊天機器人是機器學習研究中的一個具有挑戰性的領域。此前的研究表明，增加神經模型的參數數量和訓練數據的規模可以取得更好的效果，但我們發現，對於高性能的聊天機器人而言，其他因素也很重要。一次良好的對話需要專家對話者無縫融合多種技能：提供引人入勝的話題、傾聽對話夥伴、提問與回答問題，並根據不同情況適當地展現知識、同理心和個性。我們證明，當給予合適的訓練數據和生成策略時，大規模模型能夠學習這些技能。我們使用具有 9000 萬、27 億和 94 億參數的神經模型構建了這些方法的不同變體，並將我們的模型和代碼公開。人類評估顯示，我們的最佳模型在多輪對話的吸引力和人性化衡量方面優於現有方法。然後，我們通過分析模型的失敗案例來討論這項工作的侷限性。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。