前言
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](https://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell_Movie-Dialogs_Corpus.html)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: '<pad>', 1: '<start>', 2: '<end>', 3: '<unk>'} 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): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu
