【ChatGPT】ChatGPT是如何训练得到的？「建议收藏」

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ChatGPT是一种基于语言模型的聊天机器人，它使用了GPT（Generative Pre-trained Transformer）的深度学习架构来生成与用户的对话。GPT是一种使用Transformer编码器和解码器的预训练模型，它已被广泛用于生成自然语言文本的各种应用程序，例如文本生成，机器翻译和语言理解。

在本文中，我们将探讨如何使用Python和PyTorch来训练ChatGPT，以及如何使用已经训练的模型来生成对话。

 1.准备数据

在训练ChatGPT之前，我们需要准备一个大型的对话数据集。这个数据集应该包含足够的对话，覆盖各种主题和领域，以及各种不同的对话风格。这个数据集可以是从多个来源收集的，例如电影脚本，电视节目，社交媒体上的聊天记录等。

在本文中，我们将使用Cornell Movie Dialogs Corpus，一个包含电影对话的大型数据集。这个数据集包含超过22,000个对话，涵盖了多个主题和风格。

我们可以使用以下代码下载和解压缩Cornell Movie Dialogs Corpus，这个数据集也可以从这里手动下载。

import os import urllib.request import zipfile DATA_URL = 'http://www.cs.cornell.edu/~cristian/data/cornell_movie_dialogs_corpus.zip' DATA_DIR = './cornell_movie_dialogs_corpus' DATA_FILE = os.path.join(DATA_DIR, 'cornell_movie_dialogs_corpus.zip') if not os.path.exists(DATA_DIR):     os.makedirs(DATA_DIR) if not os.path.exists(DATA_FILE):     print('Downloading data...')     urllib.request.urlretrieve(DATA_URL, DATA_FILE) print('Extracting data...') with zipfile.ZipFile(DATA_FILE, 'r') as zip_ref:     zip_ref.extractall(DATA_DIR)

 2.数据预处理

在准备好数据集之后，我们需要对数据进行预处理，以便将其转换为模型可以处理的格式。在本教程中，我们使用了一个简单的预处理步骤，该步骤包括下列几步：

• 将数据拆分成句子pairs（上下文，回答）
• 去除标点符号和特殊字符
• 将所有的单词转换成小写
• 将单词映射到一个整数ID
• 将句子填充到相同的长度

下面是用于预处理数据的代码：

` import re import random import numpy as np import torch def load_conversations():     id2line = {}     with open(os.path.join(DATA_DIR, ‘movie_lines.txt’), errors=’ignore’) as f:         for line in f:             parts = line.strip().split(‘ +++
$+++ ‘)             id2line[parts[0]] = parts[4]     inputs = []     outputs = []     with open(os.path.join(DATA_DIR, ‘movie_conversations.txt’), ‘r’) as f:         for line in f:             parts = line.strip().split(‘ +++$+++ ‘)             conversation = [id2line[id] for id in parts[3][1:-1].split(‘,’)]             for i in range(len(conversation) – 1):                 inputs.append(conversation[i])                 outputs.append(conversation[i+1])     return inputs, outputs def preprocess_sentence(sentence):     sentence = re.sub(r”([?.!,])”, r” \1 “, sentence)     sentence = re.sub(r”[^a-zA-Z?.!,]+”, r” “, sentence)     sentence = sentence.lower()     return sentence def tokenize_sentence(sentence, word2index):     tokenized = []     for word in sentence.split(‘ ‘):         if word not in word2index:             continue         tokenized.append(word2index[word])     return tokenized def preprocess_data(inputs, outputs, max_length=20):     pairs = []     for i in range(len(inputs)):         input_sentence = preprocess_sentence(inputs[i])         output_sentence = preprocess_sentence(outputs[i])         pairs.append((input_sentence, output_sentence))     word_counts = {}     for pair in pairs:         for sentence in pair:             for word in sentence.split(‘ ‘):                 if word not in word_counts:                     word_counts[word] = 0                 word_counts[word] += 1     word2index = {}     index2word = {0: ”, 1: ”, 2: ”, 3: ”}     index = 4     for word, count in word_counts.items():         if count >= 10:             word2index[word] = index             index2word[index] = word             index += 1     inputs_tokenized = []     outputs_tokenized = []     for pair in pairs:         input_sentence, output_sentence = pair         input_tokenized = [1] + tokenize_sentence(input_sentence, word2index) + [2]         output_tokenized = [1] + tokenize_sentence(output_sentence, word2index) + [2]         if len(input_tokenized) <= max_length and len(output_tokenized) <= max_length:             inputs_tokenized.append(input_tokenized)             outputs_tokenized.append(output_tokenized)     inputs_padded = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(inputs_tokenized, batch_first=True, padding_value=0)     outputs_padded = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(outputs_tokenized, batch_first=True, padding_value=0)     return inputs_padded, outputs_padded, word2index, index2word

`  3.训练模型

在完成数据预处理之后，我们可以开始训练ChatGPT模型。对于本文中的示例，我们将使用PyTorch深度学习框架来实现ChatGPT模型。

首先，我们需要定义一个Encoder-Decoder模型结构。这个结构包括一个GPT解码器，它将输入的上下文句子转换为一个回答句子。GPT解码器由多个Transformer解码器堆叠而成，每个解码器都包括多头注意力和前馈神经网络层。

`import torch.nn as nn from transformers import GPT2LMHeadModel

class EncoderDecoder(nn.Module):     def init(self, num_tokens, embedding_dim=256, hidden_dim=512, num_layers=2, max_length=20):         super().init()                 self.embedding = nn.Embedding(num_tokens, embedding_dim)         self.decoder = nn.ModuleList([GPT2LMHeadModel.from_pretrained(‘gpt2’) for _ in range(num_layers)])         self.max_length = max_length     def forward(self, inputs, targets=None):         inputs_embedded = self.embedding(inputs)         outputs = inputs_embedded         for decoder in self.decoder:             outputs = decoder(inputs_embedded=outputs)[0]         return outputs     def generate(self, inputs, temperature=1.0):         inputs_embedded = self.embedding(inputs)         input_length = inputs.shape[1]         output = inputs_embedded         for decoder in self.decoder:             output = decoder(inputs_embedded=output)[0][:, input_length-1, :]             output_logits = output / temperature             output_probs = nn.functional.softmax(output_logits, dim=-1)             output_token = torch.multinomial(output_probs, num_samples=1)             output_token_embedded = self.embedding(output_token)             output = torch.cat([output, output_token_embedded], dim=1)         return output[:, input_length:, :] `

然后，我们需要定义一个训练函数，该函数将使用梯度下降方法优化模型参数，并将每个epoch的损失和正确率记录到一个日志文件中。

`def train(model, inputs, targets, optimizer, criterion):     model.train()     optimizer.zero_grad()     outputs = model(inputs, targets[:, :-1])     loss = criterion(outputs.reshape(-1, outputs.shape[-1]), targets[:, 1:].reshape(-1))     loss.backward()     optimizer.step()     return loss.item()

def evaluate(model, inputs, targets, criterion):     model.eval()     with torch.no_grad():         outputs = model(inputs, targets[:, :-1])         loss = criterion(outputs.reshape(-1, outputs.shape[-1]), targets[:, 1:].reshape(-1))     return loss.item()

def train_model(model, inputs, targets, word2index, index2word, num_epochs=10, batch_size=64, lr=1e-3): `