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• text: '<|USER|> 你好！<|ASSISTANT|> ' pipeline_tag: conversational inference: parameters: temperature: 0.5 do_sample: True top_p: 0.5 top_k: 30 max_new_tokens: 250 repetition_penalty: 1.15

模型卡片

• 该模型已弃用，请访问 https://huggingface.co/Locutusque/gpt2-conversational-retrain 获取性能更优的模型 *

模型详情

• 模型名称：gpt2-conversational-or-qa（原型）
• 模型类型：语言建模
• 任务：生成对话响应
• 硬件配置：1块RTX 3060显卡
• 描述：本模型基于用户与AI助手间的对话数据集训练，旨在生成连贯且符合上下文的响应。采用GPT-2架构——一种基于Transformer的先进语言模型，能够生成多种风格的高质量文本。通过最大似然估计在对话数据上进行微调，评估标准包括生成响应在语法正确性和语义相关性方面的表现。我还训练了更大规模的模型如 https://huggingface.co/Locutusque/gpt2-medium-conversational 和 https://huggingface.co/Locutusque/gpt2-large-conversational

使用场景

本模型适用于聊天机器人、虚拟助手、客服系统等多种对话场景，能够生成自然流畅的交互响应，并保持一致的对话风格。可集成至基于文本或语音的交互界面，通过PyTorch和Transformers框架轻松部署。

训练数据

模型训练数据包含大量用户与AI助手的对话记录，经过脱敏处理后以适合语言模型训练的格式组织。数据集划分为训练集（245,000条样本）和验证集，经过1,225,000步训练后达到良好指标。微调阶段在新型对话数据集上显著超越基础GPT-2模型表现，训练初期对比如下：

# 基础GPT-2
"""
[训练指标日志...]
"""
# 对话优化GPT-2
"""
[显著优化的训练指标日志...]
"""

模型架构

采用GPT-2解码器架构，通过多层Transformer结构和自注意力机制捕捉长程依赖关系，生成高质量文本。

评估指标

验证阶段达成以下指标：

• BLEU分数：9
• 困惑度：19
• 损失值：1.7

局限性

由于在低配设备上训练时间有限，模型存在以下局限：

1. 可能产生无关响应
2. 无法记忆对话历史
3. 不擅长连续性问答
4. 知识覆盖有限（仅优化对话风格）

推荐部署方案：

[完整部署代码示例...]

部署与训练规范

模型针对特定输入格式微调：

• 输入格式：<|USER|> {用户输入} <|ASSISTANT|>
• 目标格式：<|USER|> {用户输入} <|ASSISTANT|> {标准输出} <|End|>

开放LLM排行榜评估结果

详细结果参见此处