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可用自定义语料训练的中文聊天机器人

该项目提供一个可用自定义语料训练的中文聊天机器人，并即将推出GPT版本，新增MindSpore支持。项目包含Seq2Seq和GPT两大分支，计划于2024年内实现类似mini-GPT4的图文多模态对话功能，并增强分布式集群训练能力。用户可下载小黄鸡语料进行实践，项目支持TensorFlow和PyTorch。

chatbotGPT模型MindSporeRLHFSeq2SeqGithub开源项目
GitHub

chatbot 项目介绍

这是一个令人兴奋的中文聊天机器人项目，它紧跟当前人工智能发展趋势，正在向 GPT 类模型方向发展。该项目的独特之处在于它允许用户使用自己的语料进行训练，从而创造出个性化的聊天机器人。

项目特点

  1. 支持自定义训练数据
  2. 提供 Seq2Seq 和 GPT 两种模型架构
  3. 多 AI 框架支持，包括 TensorFlow 和 PyTorch
  4. 计划引入 MindSpore 版本
  5. 未来将支持图文多模态对话

发展路线

项目的发展计划分为两个主要阶段：

  1. V1.1 版本（预计 2024 年 9 月 30 日更新）：

    • 引入 MindSpore 版本，优先在此版本上实现 GPT 模型和 RLHF 等特性
    • 将工程架构分为 Seq2Seq 和 GPT 两大分支

  2. V1.2 版本（预计 2024 年 12 月 30 日更新）：

    • 实现类似 mini-GPT4 的功能，支持图文多模态对话
    • 增强分布式集群训练能力和 RLHF 特性

使用指南

对于 Seq2Seq 版本，用户可以按以下步骤操作：

  1. 下载代码和语料（推荐使用小黄鸡语料）
  2. 将语料文件放入 train_data 目录
  3. 在 config/seq2seq.ini 文件中配置超参数
  4. 按顺序执行：数据预处理器 (data_utls.py) -> 执行器 (execute.py) -> 可视化对话模块 (app.py)

对于大规模分布式训练，可以使用 Horovod 启动方式。

训练环境建议

项目推荐的训练环境配置如下：

  • 操作系统：Ubuntu 18.04
  • Python 版本：3.6

TensorFlow 2.x 版本：

  • TensorFlow 2.6.0
  • Flask 0.11.1
  • Horovod 0.24（用于分布式训练）

PyTorch 版本：

  • PyTorch 1.11.0
  • Flask 0.11.1

开源交流

项目维护者热衷于与社区成员交流，欢迎通过 QQ 联系（934389697）。无论是提出建议、报告问题还是分享使用经验，都将促进项目的进一步发展。

这个项目不仅展现了聊天机器人技术的最新进展，还为用户提供了一个灵活、可定制的平台。随着项目的不断发展，它有望在不久的将来支持更加先进的功能，如多模态交互，为用户带来更加丰富和有趣的对话体验。

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