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🚀 最先進的大規模預訓練回覆生成模型（DialoGPT）

DialoGPT 是用於多輪對話的最先進的大規模預訓練對話回覆生成模型。人工評估結果表明，在單輪對話圖靈測試中，DialoGPT 生成的回覆質量可與人類相媲美。該模型在來自 Reddit 討論線程的 1.47 億條多輪對話上進行訓練。

✨ 主要特性

• 基於大規模多輪對話數據訓練，能生成高質量的對話回覆。
• 在單輪對話圖靈測試中，回覆質量與人類相當。

📦 安裝指南

暫未提供安裝步驟，可參考 Hugging Face 的 Transformers 庫安裝說明來安裝依賴。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch


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

# 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)))

多輪對話示例

📚 詳細文檔

請在 原始 DialoGPT 倉庫 中查找有關 DialoGPT 的預處理、訓練和完整詳細信息。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1911.00536

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。