一个最先进的大规模预训练的对话生成模型(DialoGPT)

DialoGPT是一个最新的大规模预训练对话生成模型，用于多轮对话。 human evaluation results 表明DialoGPT生成的回应在单轮对话图灵测试中与人类回应的质量相当。该模型是在Reddit的147M多轮对话数据上进行训练的。

• 在交互环境中进行多轮生成的示例:

请查找有关DialoGPT的预处理、训练和详细信息的 original DialoGPT repository

ArXiv论文: https://arxiv.org/abs/1911.00536

如何使用

现在我们准备尝试一下这个模型作为对话伙伴的工作方式!

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)))