随着ChatGPT的热潮兴起，生成式预训练大模型驱动的对话系统越来越受到研究者的关注。尽管ChatGPT的成本较高，但我们可以通过其前辈GPT系列构建基础模型。GPT2凭借其参数量和性能，成为了一个理想的选项。本文将详细介绍如何基于GPT2构建对话模型，为相关研究者提供一个搭建基础模型的指南。 Transformer和GPT系列的基础概念无需赘述，网络上资源丰富。然而，具体的实现教程相对较少，本文将结合作者的实践步骤，分享相关技术细节。 对话生成实质上是文本生成任务，目标是预测给定文本后可能的下一个词，数学模型表示为预测下一个词的概率分布。从马尔科夫模型到Transformer，语言模型在处理长文本上的能力持续提升。GPT系列，尤其是GPT2，正是基于Transformer解码器的模型。其原始论文发表在《无监督多任务学习的语言模型》上。 模型加载方面，OpenAI已经将GPT2模型开源至Hugging Face平台，可以直接从云端获取，或者下载本地模型文件，包括pytorch_model.bin、config.json、tokenizer.json和vocab.json等。GPT2有四种规模的开源模型供选择，如小（124M）、中（335M）、大（774M）和XL（1.5B），选择取决于任务需求和计算资源。 微软在GPT2基础上的DialoGPT2模型也进行了对话数据微调，可从Hugging Face获取。微调后的模型在对话任务上表现更佳，其相关研究发表在《DIALOGPT：大规模生成式预训练对话响应生成》上。 GPT2的tokenizer负责将输入文本编码成向量，便于模型学习和解码。它允许添加新词汇和特殊标记，如掩码和分隔符，需调整word embedding参数以适应新词汇。 构建对话数据是模型应用的关键步骤。对话生成任务需要调整数据处理和输入格式。对话数据通常包含两人对话，每轮对话不超过10轮，以保持学习的对话历史在可管理范围内。模型训练时，需要将不同角色的对话历史拼接为输入，包括input_ids、token_type_ids和lm_labels，用于表示不同角色和标签。 使用GPT2模型进行对话训练，生成多轮对话样本，每个样本对应不同的对话历史。测试阶段，通过解码函数如贪心算法、束搜索或随机采样，生成响应。在实际应用中，任务导向的对话可能优先选择束搜索，而闲聊对话则可能更倾向于随机采样以增加多样性。 总结来说，本文详细介绍了从GPT2模型加载、tokenizer使用，到对话数据构建和模型测试的全过程，这些步骤适用于不同类型的对话任务，只需适当调整即可适应特定需求。