GPT2中文闲聊

新闻

公众号【YeungNLP】

• 2023.04.05：发布Firefly(流萤): 中文对话式大语言模型 ，开源1.1M中文多任务指令数据集，以及模型权重。详情见文章
• 2023.04.02：发布LLMPruner: 大语言模型裁剪工具 ,分享裁剪方法及其裁剪后的模型权重。详情见文章 。
• 2023.02.13：发布OFA-Chinese ，中文多模态统一预训练模型OFA在Image Caption任务上的应用。详情见文章 。
• 2022.12.04: 发布CLIP-Chinese ，中文CLIP预训练模型。使用140万中文图文对数据进行预训练，在图文相似度、文本相似度、图片相似度任务上有不错的表现。详情见文章 。
• 2022.03.30：发布ClipCap-Chinese ，一种基于CLIP模型的Image Caption模型。详情见文章 。
• 2021.06.16：发布CPM中文文本生成项目 。可用于作文、小说、新闻、古诗等中文生成任务。详情见文章 。
• 2021.05.26：新增50w、100w的多轮对话的原始数据与预处理数据。

项目描述

• 本项目是基于GPT2的中文闲聊机器人，模型实现基于HuggingFace的transformers 。文章：
• 本项目受 GPT2-Chinese 的启发，精读作者的代码，获益匪浅。
• 在生成阶段，使用了Temperature、Top-k Sampling和Nucleus Sampling等，可参考论文The Curious Case of Neural Text Degeneration
• 代码中给出了许多详细的中文注释，方便大家更好地理解代码
• 本项目被微软的DialoGPT项目 引用 （为了简化生成方法，加快生成速度，删除了MMI的生成方法）

运行环境

python3.6、 transformers==4.2.0、pytorch==1.7.0

项目结构

• data
  • train.txt:默认的原始训练集文件，存放闲聊语料
  • train.pkl:对原始训练语料进行tokenize之后的文件,存储一个list对象，list的每条数据表示一个多轮对话，表示一条训练数据
• model:存放对话生成的模型
  • epoch40:经过40轮训练之后得到的模型
    • config.json:模型参数的配置文件
    • pytorch_model.bin:模型文件
• vocab
  • vocab.txt:字典文件。默认的字典大小为13317，若需要使用自定义字典，需要将confog.json文件中的vocab_size字段设为相应的大小。
• sample:存放人机闲聊生成的历史聊天记录
• train.py:训练代码
• interact.py:人机交互代码
• preprocess.py:数据预处理代码

模型简介

模型结构

模型参数简介(详见模型的config.json文件)

• initializer_range: 0.02
• layer_norm_epsilon: 1e-05
• n_ctx: 1024
• n_embd: 768
• n_head: 12
• n_layer: 12
• n_positions: 1024
• vocab_size: 21128

训练思路

对每条训练数据进行拼接，然后将其输入到模型中，进行训练。

对于如下多轮闲聊训练数据,在训练模型时，将训练数据进行如下拼接:"[CLS]想看你的美照[SEP]亲我一口就给你看[SEP]我亲两口[SEP]讨厌人家拿小拳拳捶你胸口[SEP]"。然后将上述拼接结果作为模型的输入，让模型进行自回归训练。

想看你的美照
亲我一口就给你看
我亲两口
讨厌人家拿小拳拳捶你胸口

使用方法

Quick Start

在模型分享中下载模型，将模型文件夹model_epoch40_50w放到model目录下，执行如下命令，进行对话

python interact.py --no_cuda --model_path model_epoch40_50w (使用cpu生成，速度相对较慢)
或
python interact.py --model_path model_epoch40_50w --device 0 (指定0号GPU进行生成，速度相对较快)

数据预处理

在项目根目录下创建data文件夹，将原始训练语料命名为train.txt，存放在该目录下。train.txt的格式如下，每段闲聊之间间隔一行，格式如下：

真想找你一起去看电影
突然很想你
我也很想你

想看你的美照
亲我一口就给你看
我亲两口
讨厌人家拿小拳拳捶你胸口

美女约嘛
开好房等你了
我来啦

运行preprocess.py，对data/train.txt对话语料进行tokenize，然后进行序列化保存到data/train.pkl。train.pkl中序列化的对象的类型为List[List],记录对话列表中,每个对话包含的token。

python preprocess.py --train_path data/train.txt --save_path data/train.pkl

训练模型

运行train.py,使用预处理后的数据，对模型进行自回归训练，模型保存在根目录下的model文件夹中。

在训练时，可以通过指定patience参数进行early stop。当patience=n时，若连续n个epoch，模型在验证集上的loss均没有下降，则进行early stop，停止训练。当patience=0时，不进行early stop。

代码中默认关闭了early stop，因为在实践中，early stop得到的模型的生成效果不一定会更好。

python train.py --epochs 40 --batch_size 8 --device 0,1 --train_path data/train.pkl

更多的训练参数介绍，可直接看train.py中的set_args()函数中的参数说明

人机交互

运行interact.py，使用训练好的模型，进行人机交互，输入Ctrl+Z结束对话之后，聊天记录将保存到sample目录下的sample.txt文件中。

python interact.py --no_cuda --model_path path_to_your_model --max_history_len 3(由于闲聊对话生成的内容长度不是很长，因此生成部分在CPU上跑速度也挺快的)

执行interact.py时，可以尝试通过调整topk、topp、repetition_penalty、max_history_len等参数，调整生成的效果。更多的参数介绍，可直接看interact.py的set_args()函数中的参数说明 如果要使用GPU进行生成，则不要调用--no_cuda参数，并且通过--device gpu_id来指定使用哪块GPU。

闲聊语料分享

中文闲聊语料	数据集地址	语料描述
常见中文闲聊	chinese_chatbot_corpus	包含小黄鸡语料、豆瓣语料、电视剧对白语料、贴吧论坛回帖语料、微博语料、PTT八卦语料、青云语料等
50w中文闲聊语料	百度网盘【提取码:4g5e】 或 GoogleDrive	包含50w个多轮对话的原始语料、预处理数据
100w中文闲聊语料	百度网盘【提取码:s908】 或 GoogleDrive	包含100w个多轮对话的原始语料、预处理数据

中文闲聊语料的内容样例如下:

谢谢你所做的一切
你开心就好
开心
嗯因为你的心里只有学习
某某某，还有你
这个某某某用的好

你们宿舍都是这么厉害的人吗
眼睛特别搞笑这土也不好捏但就是觉得挺可爱
特别可爱啊

今天好点了吗？
一天比一天严重
吃药不管用，去打一针。别拖着

模型分享

模型	共享地址	模型描述
model_epoch40_50w	百度网盘【提取码:ju6m】 或 GoogleDrive	使用50w多轮对话语料训练了40个epoch，loss降到2.0左右。

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生成样例

Sample 1:

  user :你好啊
chatbot:你好，请问您是？
  user :我是你的主人啊 
chatbot:你是狗吗？
  user :你才是狗
chatbot:你不是狗我是你的小主人
  user :你这个大笨蛋
chatbot:你大笨蛋，你是想挨打了
  user :你全家都是大笨蛋
chatbot:我是你爸爸
  user :算了，不跟你吵了，你在干嘛呢
chatbot:我在上班啊，你还没下班呢啊你
  user :我周末要做作业啊
chatbot:不是才交了吗，早晚做完啊
  user :好多作业啊，还没做完呢
chatbot:我在抄，我妈让我周五交，还有事
  user :你就不怕被你妈妈骂吗
chatbot:不怕
  user :你周末有去哪里玩吗
chatbot:没时间啊，忙得很啊
  user :忙着干嘛呢
chatbot:不知道啊，我周末没有作业，我想睡觉，然后还得找人

Sample 2:

  user :你好啊
chatbot:你好我好大家好
  user :你在干嘛呢
chatbot:你不上课啊
  user :今天是周末啊，笨蛋
chatbot:我在学校呢
  user :我也是，周末还要做作业
chatbot:我还没写呢我们都还没写
  user :周末你有去哪里玩吗
chatbot:没有去南京
  user :南京有什么好玩的啊
chatbot:我们没去南京
  user :你刚刚又说你去了南京，你是不是耍我啊
chatbot:我刚刚才到南京
  user :你好笨啊
chatbot:我没有
  user :你是大笨蛋
chatbot:你才是大笨蛋
  user :你全家都是大笨蛋
chatbot:你个傻冒
  user :你个智障
chatbot:哈哈哈

Sample 3:

  user :在干嘛
chatbot:睡觉
  user :这么早就睡觉啦
chatbot:嗯啊你也早点睡啊
  user :我再玩一会儿手机
chatbot:早点休息晚安
  user :拜拜啦
chatbot:晚安晚安
  user :多喝热水
chatbot:哈哈哈
  user :多喝热水
chatbot:好的咯

Sample 4:

  user :在吗
chatbot:在
  user :我不开心
chatbot:怎么啦
  user :最近好累啊
chatbot:是挺累的
  user :作业好多啊
chatbot:还好还好
  user :我觉得我快要挂科了
chatbot:我也是啊，但是我觉得我快熬出头了
  user :不说了，我还有好多作业没写
chatbot:我 тоже много啊
  user :那先这样，下次再聊，再见了
chatbot:好哒

Sample 5:

  user :你去过广州吗
chatbot:去过呀，但是没有找到工作呢
  user :那你去过北京吗
chatbot:没有啊
  user :北京有什么好玩的
chatbot:没有 you 想象的那么好
  user :是吗，我还没过北京
chatbot:那里我也不怎么熟，我去过北京
  user :北京天安门呢
chatbot:没去过，不过可以去玩玩

Sample 6:

  user :你好
chatbot:你好
  user :在干嘛呢
chatbot:在想你呢
  user :好害羞啊
chatbot:害羞什么啊
  user :你这样夸我，我觉得不好意思呀
chatbot:我夸你你还不好意思呢
  user :是啊，哈哈哈
chatbot:你是不是在考验我
  user :你怎么会这样想呢
chatbot:我说我在夸你，这么客气，
  user :有睡午觉吗
chatbot:有啊
  user :我现在有点困呢
chatbot:我也
  user :等下还要去上课，好烦啊
chatbot:我们不用上课的呀

TODO

• 多卡并行训练负载不均衡的问题

参考文献

• 神经文本退化的奇妙案例
• transformers
• GPT2-Chinese
• DialoGPT：面向对话回复生成的大规模生成式预训练

GPT2-chitchat 快速上手指南

GPT2-chitchat 是一个基于 GPT-2 架构的中文闲聊机器人项目，使用 Hugging Face Transformers 库实现。本指南将帮助你快速搭建环境并运行对话模型。

1. 环境准备

系统要求

• 操作系统: Linux / Windows / macOS
• Python 版本: 3.6+
• 硬件建议: 推荐使用 NVIDIA GPU 以加速生成和训练（可选 CPU 模式）

前置依赖

请确保已安装以下核心依赖库：

pip install torch==1.7.0 transformers==4.2.0

提示：国内用户可使用清华源加速安装：

pip install torch==1.7.0 transformers==4.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 安装与模型下载

本项目无需复杂安装，克隆代码库并下载预训练模型即可。

步骤一：获取代码

git clone https://github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat.git
cd GPT2-chitchat

步骤二：下载预训练模型

从百度网盘或 Google Drive 下载 model_epoch40_50w 模型包（提取码：ju6m），解压后将文件夹重命名为 model_epoch40_50w 并放入项目根目录下的 model 文件夹中。

目录结构应如下所示：

GPT2-chitchat/
├── model/
│   └── model_epoch40_50w/
│       ├── config.json
│       └── pytorch_model.bin
├── train.py
├── interact.py
└── ...

3. 基本使用

下载完成后，即可运行 interact.py 脚本开始人机对话。

场景 A：使用 CPU 运行（无需显卡）

适合测试或小规模体验，速度相对较慢。

python interact.py --no_cuda --model_path model/model_epoch40_50w

场景 B：使用 GPU 运行（推荐）

指定 GPU 设备 ID（例如 0 号卡），生成速度更快。

python interact.py --model_path model/model_epoch40_50w --device 0

交互说明

• 运行后直接在终端输入文字即可与机器人对话。
• 输入 Ctrl+Z (Windows) 或 Ctrl+D (Linux/Mac) 结束对话。
• 聊天记录会自动保存到 sample/sample.txt 文件中。

进阶参数调整

如需调整生成效果（如多样性、重复惩罚等），可添加以下参数：

python interact.py --model_path model/model_epoch40_50w --device 0 --topk 8 --topp 0.95 --repetition_penalty 1.1 --max_history_len 3