如何使用ChatGPT,通过数据投喂让你的聊天机器人变得更智能

4个月前发布 yundic
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对于很多企业来说,聊天机器人是一种必要的选项,以提高在线客户服务的效率。但是,聊天机器人的价值不仅仅在于它们与客户之间的互动,还在于它们通过基于数据的机器学习(Machine Learning,简称ML)技术来提高自身的能力和水平。在这篇文章中,我们将讲解如何使用一个名为ChatGPT的开放源代码聊天机器人框架来实现这一目标。

所需工具

在开始之前,您需要准备好以下工具和资源:

– 一个python编译器,我们推荐使用anaconda以便于安装必要的python库

– 一个Web服务器,例如Apache或Nginx

– 在线API账户,例如百度AI平台的语音识别和自然语言处理API

– 一些数据,可以是客户对您的产品或服务的评论,或者是您自己收集的一些信息

ChatGPT简介

ChatGPT是一个基于PyTorch深度学习框架开发的自然语言处理框架,它可以让您快速搭建自己的聊天机器人。 ChatGPT提供了一个完整的聊天机器人解决方案,包括从对话语料库中训练生成的深度学习模型到Web UI的前端界面。ChatGPT的核心技术包括:

– 基于深度学习的语言建模,包括GPT、BERT和OpenAI的GPT-3。

– 训练语料库的数据清洗和预处理。

– Web UI控制台和API服务的开发。

基于ChatGPT的聊天机器人能够实现以下功能:

– 对话意图的识别和理解:ChatGPT支持基于自然语言处理的意图识别技术,因此它能够理解与客户有关的问题和需求。

– 文本和语音输入输出:ChatGPT支持多种输入输出方式,包括文字、语音和图像等。

– 多次会话:ChatGPT支持多次会话中的上下文跟踪,因此它能够记住多轮对话中的历史上下文,并据此作出更准确的回应。

对话语料库的收集与预处理

在开始使用ChatGPT构建一个智能聊天机器人之前,通过应用程序和网络爬虫等方式,您需要从各种来源收集数据。您可以考虑从您的产品和服务的评论中收集数据,或者在您的网站或论坛上收集数据。数据的质量越好,训练模型的精度和准确性将会更高。例如,下面是一个从客户评论中提取的简单的示例数据集:

“`
{
“examples”: [
{
“id”: 1,
“text”: “Great product! It does exactly what I need it to do.”
},
{
“id”: 2,
“text”: “I’m disappointed in this product. It doesn’t work as advertised.”
},
{
“id”: 3,
“text”: “This is the best product I’ve ever used! I highly recommend it.”
}
]
}
“`

一旦您收集到数据之后,您需要通过预处理和清洗来准备它们。聊天机器人的品质和效率大量取决于数据的质量。聊天机器人需要大量的数据来学习,因此您需要对数据进行一些处理,包括:

– 停用词过滤:通过删除经常出现但无实际含义或价值的单词(如“the”、“and”、“is”),可以减少数据集的噪声。

– 词干提取:将单词转换为其基本形式,这可以减少不同变体的单词数量,从而提高机器人模型的准确性。

– 清洗数据:删除无效数据和重复数据,确保输入数据的一致性和质量。

使用PyTorch训练聊天机器人

在预处理和清洗数据之后,建立深度神经网络模型准备开始训练。ChatGPT包含一个预训练模型,该模型已经获得了大量的有用数据,因此您可以用它来加速和简化训练过程。

为此,我们将使用PyTorch和HuggingFace Transformers API来训练我们的聊天机器人模型。Transformers API是一个自然语言处理库,它几乎包含了现有的所有最先进的自然语言处理模型,包括GPT-2和GPT-3等。

安装相关的库文件和依赖项

必要的库文件安装:

“`
!pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
!pip install transformers
!pip install tensorboardX
“`

训练模型

现在,我们已准备好开始训练模型。首先,我们需要将我们的数据加载到 Pandas dataframe 中,并根据通用模板转换数据。数据转换时,我们使用了近似模板:

“`
{
“examples”: [
{
“id”: 1,
“inputs”: “input_text”,
“outputs”: “expected_output_text”
}
]
}
“`

使用模板,我们可以将原始数据转换为以下形式:

“`
{
“data”: [
{
“id”: 1,
“text”: “input_text”,
“responses”: [“expected_output_text_1”, “expected_output_text_2”]
}
]
}
“`

接下来,我们需要将我们的数据划分为训练数据集和测试数据集(通常为80:20的比例)。接下来,我们准备要使用的transformer模型的预训练参数。下面是训练例程的Python代码:

“`
import pandas as pd
import numpy as np
import torch

from sklearn.model_selection import train_test_split

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers import Trainer, TrainingArguments
from transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“gpt2”)

def get_dataset(data):
quick_clean = lambda x: x.strip().lower()
inputs = [quick_clean(x) for x in data[‘text’]]
outputs = [quick_clean(x[0])
for x in data[‘responses’]]
dataset = {‘inputs’: inputs, ‘outputs’: outputs}
return dataset

data = pd.read_csv(“data.csv”) # load data

train_data, valid_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

train_dataset = get_dataset(train_data)
valid_dataset = get_dataset(valid_data)

train_encodings = tokenizer(train_dataset[‘inputs’], truncation=True, padding=True)
valid_encodings = tokenizer(valid_dataset[‘inputs’], truncation=True, padding=True)

train_dataset = TextDataset(train_encodings, tokenizer=train_tokenizer)
valid_dataset = TextDataset(valid_encodings, tokenizer=tokenizer)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“gpt2”)

training_args = TrainingArguments(
output_dir=”./results”,
evaluation_strategy = “epoch”,
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=1,
per_device_eval_batch_size=1,
num_train_epochs=2,
weight_decay=0.01,
push_to_hub=False,

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