🚀 开放域聊天机器人模型

本项目聚焦于开放域聊天机器人的构建，通过特定训练数据和生成策略，让大规模模型学习对话技能。所构建的不同参数规模的神经模型，在多轮对话的吸引力和人性化方面表现出色，同时公开了模型和代码。

🚀 快速开始

文档未提供快速开始相关内容。

✨ 主要特性

• 多技能融合：模型能够无缝融合多种对话技能，如提供有趣话题、倾听对话伙伴、提问与回答问题，以及根据不同情境展现知识、同理心和个性。
• 多参数规模模型：构建了具有9000万、27亿和94亿参数的神经模型变体。
• 公开资源：模型和代码均公开可用。
• 性能优越：通过人工评估，最佳模型在多轮对话的吸引力和人性化衡量方面优于现有方法。

📚 详细文档

模型描述

• 论文：构建开放域聊天机器人的方法
• 原始PARLAI代码

摘要

构建开放域聊天机器人是机器学习研究中的一个具有挑战性的领域。虽然先前的研究表明，在参数数量和训练数据规模上扩展神经模型可以取得更好的结果，但我们发现其他因素对于高性能聊天机器人也很重要。良好的对话需要多种技能，专业的对话者能够无缝地融合这些技能：提供引人入胜的话题、倾听对话伙伴、提问和回答问题，并根据情况适当地展示知识、同理心和个性。我们表明，当给予适当的训练数据和选择合适的生成策略时，大规模模型可以学习这些技能。我们使用9000万、27亿和94亿参数的神经模型构建了这些方法的变体，并将我们的模型和代码公开。人工评估显示，我们的最佳模型在多轮对话的吸引力和人性化衡量方面优于现有方法。然后，我们通过分析模型的失败案例来讨论这项工作的局限性。

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤相关内容。

💻 使用示例

文档未提供使用示例代码相关内容。

🔧 技术细节

文档未提供具体的技术实现细节相关内容。