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https://github.com/zhaoyingjun/chatbot
ChatGPT带火了聊天机器人,主流的趋势都调整到了GPT类模式,本项目也与时俱进,会在近期更新GPT类版本。基于本项目和自己的语料可以训练出自己想要的聊天机器人,用于智能客服、在线问答、闲聊等场景。
https://github.com/zhaoyingjun/chatbot
ai chatbot nlp-machine-learning python pytorch seq2seq-chatbot seqgan seqgan-tensorflow tensorflow2
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ChatGPT带火了聊天机器人,主流的趋势都调整到了GPT类模式,本项目也与时俱进,会在近期更新GPT类版本。基于本项目和自己的语料可以训练出自己想要的聊天机器人,用于智能客服、在线问答、闲聊等场景。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/zhaoyingjun/chatbot
- Owner: zhaoyingjun
- Created: 2018-01-08T16:00:08.000Z (almost 7 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-06-26T13:37:21.000Z (5 months ago)
- Last Synced: 2024-10-01T21:21:36.585Z (about 1 month ago)
- Topics: ai, chatbot, nlp-machine-learning, python, pytorch, seq2seq-chatbot, seqgan, seqgan-tensorflow, tensorflow2
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 75.6 MB
- Stars: 3,508
- Watchers: 113
- Forks: 1,023
- Open Issues: 96
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
- awesome-ChatGPT-repositories - chatbot - ChatGPT带火了聊天机器人,主流的趋势都调整到了GPT类模式,本项目也与时俱进,会在近期更新GPT类版本。基于本项目和自己的语料可以训练出自己想要的聊天机器人,用于智能客服、在线问答、闲聊等场景。 (Chatbots)
- awesome-list - chatbot - 一个可以自己进行训练的中文聊天机器人, 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人,可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。 (Natural Language Processing / Conversation & Translation)
- StarryDivineSky - zhaoyingjun/chatbot
README
# chatbot
ChatGPT带火了聊天机器人,主流的趋势都调整到了GPT类模式,本项目也与时俱进,会在近期更新更新GPT类版本。
这是一个可以使用自己语料进行训练的中文聊天机器人项目,欢迎大家实践交流以及Star、Fork。
# Seq2Seq版本效果参考(训练进度50%)
![img_1.png](img_1.png) ![img_2.png](img_2.png)
# RoadMap:
V1.1:Update:2024-09-301)增加MindSpore版本,优先在MindSpore版本上引入GPT模型,RLHF等特性。
2)整体工程架构分为Seq2Seq和GPT两大分支,继续保持多AI框架版本演进。
V1.2:Update:2024-12-30(Maybe)
1)实现类似mini-GPT4的功能,可以进行图文多模态的对话,主要提升趣味性和丰富性。
2)增强分布式集群训练相关能力和RLHF等特性。
# seq2seq版本代码执行顺序
大家可以使用小黄鸡的语料,下载地址https://github.com/zhaoyingjun/chatbot/blob/master/chineseChatbotWeb-tf2.0/seq2seqChatbot/train_data/xiaohuangji50w_nofenci.conv1)、在下载好代码和语料之后,将语料文件放入train_data目录下,超参配置在config/seq2seq.ini文件中配置。。
2)、按照数据预处理器(data_utls.py)-->execute.py(执行器)-->app.py(可视化对话模块)的顺序执行就可以了。
3)、大规模分布式训练版本,参照horovod的启动方式 horovodrun -np n -H host1_ip:port,host2_ip:port,hostn_ip:port python3 excute.py
# 建议训练环境配置
ubuntu==18.04
python==3.6TF2.X:
tensorflow==2.6.0
flask==0.11.1
horovod==0.24(分布式训练)
pytorch:
torch==1.11.0
flask==0.11.1
# 开源交流、联系方式
QQ:934389697