June 27, 2024
Как прокачать Microsoft DialoGPT и научить его говорить как человек
Готовы вдохнуть жизнь в своего цифрового собеседника? Эта статья – ваш путеводитель по миру Microsoft DialoGPT. Мы не просто расскажем о теории, но и покажем на практике, как с помощью кода превратить DialoGPT в виртуоза общения.
1. Подготовка к обучению: инструменты и библиотеки
- Python: Убедитесь, что у вас установлена последняя версия Python (рекомендуется 3.7 или выше).
- Библиотеки: Установите необходимые библиотеки с помощью pip:
pip install transformers datasets torch scikit-learn
2. Сбор и подготовка данных: фундамент для успеха
- Выбор датасета: Для начала воспользуйтесь готовым датасетом диалогов, например, Cornell Movie-Dialogs Corpus:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("cornell_movie_dialogs_corpus")
- Предобработка текста: Очистите текст от ненужных символов, приведите к нижнему регистру и токенизируйте его:
import re
def preprocess_text(text):
text = text.lower()
text = re.sub(r"[\W\d_]+", " ", text)
return text.strip()
dataset = dataset.map(lambda x: {"text": preprocess_text(x["line"])})
def create_conversation_pairs(examples):
conversations = []
for i in range(len(examples["text"]) - 1):
conversations.append({"input": examples["text"][i], "target": examples["text"][i + 1]})
return conversations
dataset = dataset.map(create_conversation_pairs, batched=True, remove_columns=["line"])
3. Обучение модели DialoGPT: от теории к практике
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["input"], padding="max_length", truncation=True)
tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
train_dataset = tokenized_dataset["train"].train_test_split(test_size=0.2)["train"]
test_dataset = tokenized_dataset["train"].train_test_split(test_size=0.2)["test"]
from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
learning_rate=5e-5,
logging_steps=100,
save_steps=1000,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=test_dataset,
)
Use code with caution.Python
trainer.train()
4. Генерация диалогов с обученным DialoGPT: время поболтать!
def generate_response(text):
input_ids = tokenizer.encode(text + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100, do_sample=True, top_k=50)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
while True:
user_input = input("Вы: ")
response = generate_response(user_input)
print(f"DialoGPT: {response}")
Дополнительные возможности для прокачки вашего DialoGPT:
- Экспериментируйте с разными датасетами: Чем больше и разнообразнее данные, тем интереснее будут диалоги вашего бота.
- Используйте более мощные модели DialoGPT: Например, "microsoft/DialoGPT-large" для еще более впечатляющих результатов.
- Настройте параметры генерации текста: top_k, temperature, repetition_penalty – экспериментируйте с этими параметрами, чтобы добиться оптимального баланса между креативностью и осмысленностью генерируемого текста.
Начните обучать своего собственного диалогового ИИ уже сегодня и откройте для себя безграничные возможности мира диалогового ИИ!