读文章笔记（一）：动手做个DialoGPT：生成式多轮对话模型

左手的ㄟ右手 2023-01-06 15:51 67阅读 0赞

### 读文章笔记（一）：动手做个DialoGPT：生成式多轮对话模型 ###

公众号AINLP文章链接： [动手做个DialoGPT：生成式多轮对话模型。][DialoGPT].  
https://mp.weixin.qq.com/s/U\_S5hKYnGcjYBRG2nr3\_Gg

论文名称：  
《A Large-Scale Chinese Short-Text Conversation Dataset》  
论文链接：  
https://arxiv.org/abs/2008.03946  
项目地址：  
https://github.com/thu-coai/CDial-GPT

文章进行：一次对话模型实践，基于开源的LCCC（Large-scale Cleaned Chinese Conversation）闲聊语料库数据集，利用语言模型（GPT）对多轮对话进行生成式建模，得到了一个相对通用的闲聊对话模型，最后将本文的思路与CDial-GPT本身开源的模型进行了比较。

一：LCCC数据集分析  
二：模型设计：需要做的就是训练一个模型，预测下一个该回复什么，模型也要支持多轮对话。

从形式上来看我们应该用Seq2Seq模型，给定一些输入（把“直到当前句的所有历史对话”都拼接成单句文本，来作为模型的输入信息），预测一个输出：

*  标准的Seq2Seq一般用于：形式比较固定的输入输出，比如输入的文本长度应该是集中在某个范围内，不宜变化太大。
 *  但考虑多轮对话的话，理论上我们也不知道前面有多少轮对话，因此原则上输入文本长度是无限制的。
 *  用Seq2Seq的话，还有训练效率低的问题，每轮对话每次我们只能训练一句回复，如果一个多轮对话有n句回复，那么就要拆分为n个样本来训练了。

因此，我们需要一个长度能相当自由地变化的、同时能预测整个多轮对话的模型，实现这个需求的比较适当的选择就是单向语言模型（LM、GPT），如下图：  
![在这里插入图片描述][20210114234651282.png]  
主流的Transformer模型，按照BERT的常规输入格式，将每句对话用\[SEP\]拼接起来，然后就训练一个从左往右的单向语言模型。为了区分不同的说话角色，我们对不同的说话者用不同的Segment Id区分。此外，考虑到BERT和GPT都是用了绝对位置编码，可处理的文本长度存在一个上限，而对话轮数理论上是无限的，所以这里我们采用了相对位置编码的NEZHA作为基本结构，并使用NEZHA的预训练权重作为模型的初始化权重。

[DialoGPT]: https://mp.weixin.qq.com/s/U_S5hKYnGcjYBRG2nr3_Gg
[20210114234651282.png]: /images/20221119/ab3cf9d4c9cf468ba7e0ad64fb16dfac.png