説明
GODEL(Goal-Directed Dialog)は、Microsoftによって開発された、目標指向型対話システムの分野における大規模事前学習用に設計された高度なAIモデルです。GODELは、外部テキスト情報に基づいた応答生成に特化して設計されたTransformerベースのエンコーダー・デコーダーアーキテクチャを中核として利用しています。この機能は、取得した文書や知識ベースなど、直接的な会話コンテキスト以外のデータに基づいて応答を条件付ける必要がある対話タスクにとって不可欠です。
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事前学習済みのGODELモデルは非常に適応性が高く、比較的少量のタスク固有データで新しい対話タスクに効率的にファインチューニングできます。これにより、高度な会話型AIエージェントを構築したい研究者や開発者にとって強力なツールとなります。このプロジェクトは、自然言語処理タスクのための堅牢なフレームワークを活用するHuggingface Transformersライブラリ上に構築されています。
GODELリポジトリは、ソースコード、データセット、事前学習済みモデルの重みを含む包括的なリソースを提供します。また、研究論文で報告された結果を再現するためのスクリプトも提供しています。このプロジェクトは、Redditからの5億5100万件のマルチターンの対話と、500万件の指示および知識に基づいた対話でトレーニングされたGODEL V1.1で更新され、特にゼロショットパフォーマンスにおいて顕著な改善を示しています。
主な機能には、応答生成のためのコンテキストと外部知識の処理能力、効率的なファインチューニング機能、およびベースモデルと大規模事前学習済みモデルの両方の利用可能性が含まれます。このプロジェクトには、Flaskをバックエンドに、Vue、Bootstrap-Vue、BasicVueChatをフロントエンドに使用した、ファインチューニング済みモデルとのチャットのためのインタラクティブなデモインターフェースも含まれています。リポジトリは2026年6月11日現在アーカイブされ読み取り専用となっていますが、モデルは引き続きアクセス可能です。
- カテゴリーAIモデルとLLM
- 料金モデルオープンソース
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
GODEL: Goal-Directed Dialog Modelsのハイライト
目標指向型対話のための大規模事前学習済みモデル
Transformerベースのエンコーダー・デコーダーアーキテクチャ
外部テキストに基づいた応答生成
新しい対話タスクのための効率的なファインチューニング
データセット、ソースコード、事前学習済みモデルを含む
GODEL V1.1は5億5100万件のマルチターンの対話と500万件の指示/知識に基づいた対話でトレーニング済み
強力なゼロショットパフォーマンスを示す
Huggingface Transformers上に構築
インタラクティブなデモインターフェース利用可能
低リソースデータセットでのファインチューニングをサポート
モデルは1億1700万から27億パラメータまで対応
GODEL: Goal-Directed Dialog Modelsをはじめる
環境設定: リポジトリをクローンし、condaとpipを使用して必要なパッケージをインストールします。
事前学習済みモデルの取得: GODELベースモデルをダウンロードして展開します。
データの準備: トレーニング例をJSON形式で、「Context」、「Knowledge」、「Response」フィールドと共にフォーマットします。
モデルのファインチューニング: 提供されているスクリプトを使用して、カスタムデータで事前学習済みモデルをファインチューニングします。
応答の生成: 生成スクリプトを利用して、ファインチューニング済みモデルから対話応答を生成します。
デモとの対話: バックエンドとフロントエンドサーバーをセットアップして、ファインチューニング済みモデルとチャットします。
GODEL: Goal-Directed Dialog Modelsの使用例
- 目標指向型チャットボット
- タスクベースの対話システム
- 知識に基づいた会話
- カスタマーサポート自動化
- パーソナルアシスタント
- 対話システムの研究












