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动手做个DialoGPT:生成式多轮对话模型

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文 | 苏剑林

 

编 | 兔子酱

 

前段时间刷Arixv的时候,发现清华大学开源了一个大规模的中文闲聊语料库LCCC,从开源的文件上来看,这可能是目前开源的数量最大、质量最好的闲聊语料库了,而且还包含了部分多轮对话聊天,总的来说可玩性还是蛮强的。笔者也被它吸引到了,尝试着用它来训练了一个闲聊对话模型,结果看上去还是不错的,在此分享一下自己的经验。

 

论文名称:

 

《A Large-Scale Chinese Short-Text Conversation Dataset》

 

论文链接:

 

https://arxiv.org/abs/2008.03946

 

项目地址:

 

https://github.com/thu-coai/CDial-GPT

 

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语料简介

 

这里简单介绍一下LCCC这个数据集(Large-scale Cleaned Chinese Conversation),具体细节大家可以去Github上看,下载链接也在上面。LCCC分base和large两个版本,base主要是来源于微博对话,large则是在base的基础上融合了其他开源对话语料,按照作者的说法,LCCC经过了严格的清洗过程,所以整体质量看上去还是很不错的。

为了简化任务,所有样本都被处理成双人对话。下面是一些样本示例:

 

A: 等过年咱们回去买点兔头好好吃顿火锅 B: 太原就没看见有好吃的兔头 A: 我从虹桥给你带个回去那天瞅到一正宗的 B: 最爱你了 A: 那是必须
A: 嗯嗯,我再等等!你现在在上海吧?上海风好像比南京还大呢,少出门吧 B: 对啊,我在家,没事儿。一定要小心啊!
A: 我去年也去转了一圈,还碰见以前的体育老师了,合了个影 B: 哈哈我还去找高一时侯的英语老师没找到她刚好有事情没在学校~ A: 你也是真心找回忆了哦 B: 哈哈毕业了没去过想去看看啊

 

模型设计

 

知道了数据长什幺样之后,我们接下来就要去设计模型了。显然,我们需要做的就是训练一个模型,预测下一个该回复什幺。既然语料里包含了多轮对话,那幺我们还要求这个模型支持多轮对话。考虑对话历史的最简单的方式,就是把直到当前句的所有历史对话都拼接成单句文本,来作为模型的输入信息。

 

给定一些输入,预测一个输出,从形式上来看我们应该用Seq2Seq模型。直接用Seq2Seq其实问题也不大,但标准的Seq2Seq一般用于形式比较固定的输入输出,比如输入的文本长度应该是集中在某个范围内,不宜变化太大,但考虑多轮对话的话,理论上我们也不知道前面有多少轮对话,因此原则上输入文本长度是无限制的。用Seq2Seq的话,还有训练效率低的问题,就是我们每轮对话每次我们只能训练一句回复,如果一个多轮对话有n句回复,那幺就要拆分为n个样本来训练了。

 

因此,我们需要一个长度能相当自由地变化的、同时能预测整个多轮对话的模型,实现这个需求的比较适当的选择就是单向语言模型(LM、GPT),做法如下图:

如图所示,我们选择当前主流的Transformer模型,按照BERT的常规输入格式,将每句对话用[SEP]拼接起来,然后就训练一个从左往右的单向语言模型。为了区分不同的说话角色,我们对不同的说话者用不同的Segment Id区分。此外,考虑到BERT和GPT都是用了绝对位置编码,可处理的文本长度存在一个上限,而对话轮数理论上是无限的,所以这里我们采用了相对位置编码的NEZHA作为基本结构,并使用NEZHA的预训练权重作为模型的初始化权重。

 

说白了,就是往NEZHA里边加入了下三角形式的Attention Mask,使其变为一个语言模型,相关介绍请参考 《从语言模型到Seq2Seq:Transformer如戏,全靠Mask》 [1] 。

 

训练细节

 

首先,给出笔者的参考实现以及训练好的模型:

https://github.com/bojone/nezha_gpt_dialog

代码基于bert4keras实现,基本结构是NEZHA Base。为了使得训练更加“平民化”,笔者只用了一张卡(22G的RTX)配合梯度累积来训练,显存不够大的读者可以缩小batch_size。开源的模型是用的学习率、0.01的权重衰减率的Adam优化器进行训练的,训练了1000万步(20多天),单步batch_size为16,累积梯度步数为16,所以相当于以256的batch_size训练了62.5万步,最终的loss大概是2.83(平均每个token的交叉熵)。

 

我们来测试一下我们的训练结果。

 

>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 火锅好吃啊 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 我也是 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 哈哈哈哈哈哈我最近一周吃了两顿火锅 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 我也是,每次都吃的撑 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 吃火锅不长胖 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 火锅好啊 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 你们那边有这种火锅? >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 火锅好吃吗?我也想吃 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 吃吧,吃了就开心了 >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 我也想天天吃火锅! >>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅'])) 火锅吃不了多久的。
>>> print(chatbot.response([u'你那天气好吗'])) 还好,不热,有点冷 >>> print(chatbot.response([u'你那天气好吗', u'还好,不热,有点冷', u'那你得穿多厚的衣服'])) 我穿了两件

 

对比分析

 

CDial-GPT也开源了自己训练的预训练模型,笔者也将它转换为bert4keras能加载的格式了, CDial-GPT-tf [2] ,读者也可以测试比对一下。从训练上来看,CDial-GPT使用pytorch实现的模型,基本结构是GPT Base,使用了4张2080Ti,总batch_size为32,累积梯度64步,论文说训练了30个epoch,总步数约2100万步(笔者的两倍),因此大概相当于batch_size为2048训练了33万步。

 

在输入设计上,CDial-GPT也有所不同,如下图:

如图所示,CDial-GPT跟我们前述设计的主要不同是多轮对话之间的拼接方式,我们之前是直接用[SEP]连接,它是用[speaker1]、[speaker2](图中简记为S1、S2)这样的角色标记来连接,最后才用一个[SEP]表示回复结束。这样一来,由于预测部分的格式跟历史的格式不一样,因此每次只能训练一句回复,多轮对话要拆分为多个样本来训练,理论上是增加了训练复杂性的(要训练多步才能把一个多轮对话样本训练完)。

 

至于效果上,个人测试的感觉是两者没什幺明显差别。有兴趣的读者也可以自行比较测试。

 

文章总结

 

本文主要分享了一次对话模型实践,基于开源的LCCC闲聊语料库,利用语言模型(GPT)对多轮对话进行生成式建模,得到了一个相对通用的闲聊对话模型,最后将本文的思路与CDial-GPT本身开源的模型进行了比较。

 

参考文献

 

[1] 《从语言模型到Seq2Seq:Transformer如戏,全靠Mask》:
https://kexue.fm/archives/6933
[2] CDial-GPT-tf:
https://github.com/bojone/CDial-GPT-tf

 

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