transformers/main/ja/model_doc/dialogpt.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;DialoGPT&quot;,&quot;local&quot;:&quot;dialogpt&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Overview&quot;,&quot;local&quot;:&quot;overview&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Usage tips&quot;,&quot;local&quot;:&quot;usage-tips&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}">
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Jianfeng Gao, Jingjing Liu, Bill Dolan.これは、から抽出された 147M 万の会話のようなやりとりでトレーニングされた GPT2 モデルです。
レディット。</p> <p data-svelte-h="svelte-1cv3nri">論文の要約は次のとおりです。</p> <p data-svelte-h="svelte-29ryet"><em>私たちは、大規模で調整可能なニューラル会話応答生成モデル DialoGPT (対話生成事前トレーニング済み) を紹介します。
変成器）。 Reddit のコメント チェーンから抽出された 1 億 4,700 万件の会話のようなやり取りを対象にトレーニングされました。
2005 年から 2017 年にかけて、DialoGPT は人間に近いパフォーマンスを達成するために Hugging Face PyTorch トランスフォーマーを拡張しました。
シングルターンダイアログ設定における自動評価と人間による評価の両方。会話システムが
DialoGPT を活用すると、強力なベースラインよりも関連性が高く、内容が充実し、コンテキストに一貫性のある応答が生成されます。
システム。神経反応の研究を促進するために、事前トレーニングされたモデルとトレーニング パイプラインが公開されています。
よりインテリジェントなオープンドメイン対話システムの生成と開発。</em></p> <p data-svelte-h="svelte-14h9auw">元のコードは <a href="https://github.com/microsoft/DialoGPT" rel="nofollow">ここ</a> にあります。</p>  <h2 class="relative group"><a id="usage-tips" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#usage-tips"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Usage tips</span></h2> <ul data-svelte-h="svelte-7irg4f"><li>DialoGPT は絶対位置埋め込みを備えたモデルであるため、通常は入力を右側にパディングすることをお勧めします。
左よりも。</li> <li>DialoGPT は、会話データの因果言語モデリング (CLM) 目標に基づいてトレーニングされているため、強力です
オープンドメイン対話システムにおける応答生成時。</li> <li>DialoGPT を使用すると、<a href="https://huggingface.co/microsoft/DialoGPT-medium" rel="nofollow">DialoGPT’s model card</a> に示されているように、ユーザーはわずか 10 行のコードでチャット ボットを作成できます。</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-vhw68w">トレーニング：</p> <p data-svelte-h="svelte-8ield1">DialoGPT をトレーニングまたは微調整するには、因果言語モデリング トレーニングを使用できます。公式論文を引用すると： *私たちは
OpenAI GPT-2に従って、マルチターン対話セッションを長いテキストとしてモデル化し、生成タスクを言語としてフレーム化します
モデリング。まず、ダイアログ セッション内のすべてのダイアログ ターンを長いテキスト x_1,…, x_N に連結します (N は</p> <ul data-svelte-h="svelte-1wixjvn"><li>詳細については、元の論文を参照してください。</li></ul>  <div class="course-tip  bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-green-500 dark:before:border-green-800 from-green-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-green-50 text-green-700 dark:text-gray-400"><p data-svelte-h="svelte-5oxuc2">DialoGPT のアーキテクチャは GPT2 モデルに基づいています。API リファレンスと例については、<a href="openai-community/gpt2">GPT2 のドキュメント ページ</a> を参照してください。</p></div> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/ja/model_doc/dialogpt.md" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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