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ChatGPT是一种基于语言模型的聊天机器人#xff0c;它使用了GPT#xff08;Generative Pre-trained Transformer#xff09;的深度学习架构来生成与用户的对话。GPT是一种使用Transformer编码器和解码器的预训练模型#xff0c;它已被广泛用于生成自然语言文本的各种…前言
ChatGPT是一种基于语言模型的聊天机器人它使用了GPTGenerative Pre-trained Transformer的深度学习架构来生成与用户的对话。GPT是一种使用Transformer编码器和解码器的预训练模型它已被广泛用于生成自然语言文本的各种应用程序例如文本生成机器翻译和语言理解。 在本文中我们将探讨如何使用Python和PyTorch来训练ChatGPT以及如何使用已经训练的模型来生成对话。 1.准备数据
在训练ChatGPT之前我们需要准备一个大型的对话数据集。这个数据集应该包含足够的对话覆盖各种主题和领域以及各种不同的对话风格。这个数据集可以是从多个来源收集的例如电影脚本电视节目社交媒体上的聊天记录等。
在本文中我们将使用Cornell Movie Dialogs Corpus一个包含电影对话的大型数据集。这个数据集包含超过22,000个对话涵盖了多个主题和风格。
我们可以使用以下代码下载和解压缩Cornell Movie Dialogs Corpus这个数据集也可以从[这里](https://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell_Movie-Dialogs_Corpus.html)手动下载。
import os
import urllib.request
import zipfileDATA_URL http://www.cs.cornell.edu/~cristian/data/cornell_movie_dialogs_corpus.zip
DATA_DIR ./cornell_movie_dialogs_corpus
DATA_FILE os.path.join(DATA_DIR, cornell_movie_dialogs_corpus.zip)if not os.path.exists(DATA_DIR):os.makedirs(DATA_DIR)if not os.path.exists(DATA_FILE):print(Downloading data...)urllib.request.urlretrieve(DATA_URL, DATA_FILE)print(Extracting data...)
with zipfile.ZipFile(DATA_FILE, r) as zip_ref:zip_ref.extractall(DATA_DIR) 2.数据预处理
在准备好数据集之后我们需要对数据进行预处理以便将其转换为模型可以处理的格式。在本教程中我们使用了一个简单的预处理步骤该步骤包括下列几步
将数据拆分成句子pairs上下文回答去除标点符号和特殊字符将所有的单词转换成小写将单词映射到一个整数ID将句子填充到相同的长度
下面是用于预处理数据的代码
import re
import random
import numpy as np
import torchdef load_conversations():id2line {}with open(os.path.join(DATA_DIR, movie_lines.txt), errorsignore) as f:for line in f:parts line.strip().split( $ )id2line[parts[0]] parts[4]inputs []outputs []with open(os.path.join(DATA_DIR, movie_conversations.txt), r) as f:for line in f:parts line.strip().split( $ )conversation [id2line[id] for id in parts[3][1:-1].split(,)]for i in range(len(conversation) - 1):inputs.append(conversation[i])outputs.append(conversation[i1])return inputs, outputsdef preprocess_sentence(sentence):sentence re.sub(r([?.!,]), r \1 , sentence)sentence re.sub(r[^a-zA-Z?.!,], r , sentence)sentence sentence.lower()return sentencedef tokenize_sentence(sentence, word2index):tokenized []for word in sentence.split( ):if word not in word2index:continuetokenized.append(word2index[word])return tokenizeddef preprocess_data(inputs, outputs, max_length20):pairs []for i in range(len(inputs)):input_sentence preprocess_sentence(inputs[i])output_sentence preprocess_sentence(outputs[i])pairs.append((input_sentence, output_sentence))word_counts {}for pair in pairs:for sentence in pair:for word in sentence.split( ):if word not in word_counts:word_counts[word] 0word_counts[word] 1word2index {}index2word {0: pad, 1: start, 2: end, 3: unk}index 4for word, count in word_counts.items():if count 10:word2index[word] indexindex2word[index] wordindex 1inputs_tokenized []outputs_tokenized []for pair in pairs:input_sentence, output_sentence pairinput_tokenized [1] tokenize_sentence(input_sentence, word2index) [2]output_tokenized [1] tokenize_sentence(output_sentence, word2index) [2]if len(input_tokenized) max_length and len(output_tokenized) max_length:inputs_tokenized.append(input_tokenized)outputs_tokenized.append(output_tokenized)inputs_padded torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(inputs_tokenized, batch_firstTrue, padding_value0)outputs_padded torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(outputs_tokenized, batch_firstTrue, padding_value0)return inputs_padded, outputs_padded, word2index, index2word3.训练模型
在完成数据预处理之后我们可以开始训练ChatGPT模型。对于本文中的示例我们将使用PyTorch深度学习框架来实现ChatGPT模型。
首先我们需要定义一个Encoder-Decoder模型结构。这个结构包括一个GPT解码器它将输入的上下文句子转换为一个回答句子。GPT解码器由多个Transformer解码器堆叠而成每个解码器都包括多头注意力和前馈神经网络层。 import torch.nn as nn
from transformers import GPT2LMHeadModelclass EncoderDecoder(nn.Module):def __init__(self, num_tokens, embedding_dim256, hidden_dim512, num_layers2, max_length20):super().__init__()self.embedding nn.Embedding(num_tokens, embedding_dim)self.decoder nn.ModuleList([GPT2LMHeadModel.from_pretrained(gpt2) for _ in range(num_layers)])self.max_length max_lengthdef forward(self, inputs, targetsNone):inputs_embedded self.embedding(inputs)outputs inputs_embeddedfor decoder in self.decoder:outputs decoder(inputs_embeddedoutputs)[0]return outputsdef generate(self, inputs, temperature1.0):inputs_embedded self.embedding(inputs)input_length inputs.shape[1]output inputs_embeddedfor decoder in self.decoder:output decoder(inputs_embeddedoutput)[0][:, input_length-1, :]output_logits output / temperatureoutput_probs nn.functional.softmax(output_logits, dim-1)output_token torch.multinomial(output_probs, num_samples1)output_token_embedded self.embedding(output_token)output torch.cat([output, output_token_embedded], dim1)return output[:, input_length:, :]
然后我们需要定义一个训练函数该函数将使用梯度下降方法优化模型参数并将每个epoch的损失和正确率记录到一个日志文件中。 def train(model, inputs, targets, optimizer, criterion):model.train()optimizer.zero_grad()outputs model(inputs, targets[:, :-1])loss criterion(outputs.reshape(-1, outputs.shape[-1]), targets[:, 1:].reshape(-1))loss.backward()optimizer.step()return loss.item()def evaluate(model, inputs, targets, criterion):model.eval()with torch.no_grad():outputs model(inputs, targets[:, :-1])loss criterion(outputs.reshape(-1, outputs.shape[-1]), targets[:, 1:].reshape(-1))return loss.item()def train_model(model, inputs, targets, word2index, index2word, num_epochs10, batch_size64, lr1e-3):device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu
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