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GODEL: 目标导向对话模型

GODEL 是一个大规模预训练的基于 Transformer 的目标导向对话生成模型。它在基于外部文本的响应生成方面表现出色,能够高效地针对各种对话任务进行微调。该存储库提供了用于研究和开发的源代码、数据集和预训练模型。

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GODEL: 目标导向对话模型 截图
GODEL: 目标导向对话模型 截图

GODEL(Goal-Directed Dialog)是微软开发的一个复杂的 AI 模型,专为目标导向对话系统领域的大规模预训练而设计。其核心是利用基于 Transformer 的编码器-解码器架构,专门用于生成基于外部文本信息的响应。此功能对于需要将响应与对话上下文之外的数据(如检索到的文档或知识库)关联起来的对话任务至关重要。

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预训练的 GODEL 模型高度适应,能够使用相对少量的任务特定数据高效地针对新对话任务进行微调。这使其成为研究人员和开发人员构建高级对话式 AI 代理的强大工具。该项目基于 Huggingface Transformers 库构建,利用其强大的自然语言处理任务框架。

GODEL 存储库提供了全面的资源,包括源代码、数据集和预训练模型权重。它还提供了用于重现其研究论文中报告结果的脚本。该项目已更新至 GODEL V1.1,该版本在包含 5.51 亿个来自 Reddit 的多轮对话以及 500 万个指令和知识导向对话的海量数据集上进行了训练,显示出显著的改进,尤其是在零样本性能方面。

主要功能包括其处理上下文和外部知识以进行响应生成的能力、高效的微调能力以及基础模型和大型预训练模型的可用性。该项目还包括一个交互式演示界面,用于与微调模型进行聊天,后端由 Flask 提供支持,前端由 Vue、Bootstrap-Vue 和 BasicVueChat 提供支持。截至 2026 年 6 月 11 日,该存储库已存档且为只读状态,但模型仍然可用。

  • 类别AI 模型与大语言模型
  • 定价模式开源
  • 部署云端
  • 平台网页版

  • 用于目标导向对话的大规模预训练模型

  • 基于 Transformer 的编码器-解码器架构

  • 基于外部文本的响应生成

  • 针对新对话任务的高效微调

  • 包含数据集、源代码和预训练模型

  • GODEL V1.1 在 5.51 亿个多轮对话和 500 万个指令/知识导向对话上训练

  • 展现出强大的零样本性能

  • 基于 Huggingface Transformers 构建

  • 提供交互式演示界面

  • 支持在低资源数据集上进行微调

  • 模型参数范围从 1.17 亿到 27 亿

  1. 设置环境:克隆存储库并使用 conda 和 pip 安装所需包。

  2. 获取预训练模型:下载并解压 GODEL 基础模型。

  3. 准备数据:以 JSON 格式准备训练样本,包含 'Context'、'Knowledge' 和 'Response' 字段。

  4. 微调模型:使用提供的脚本在自定义数据上微调预训练模型。

  5. 生成响应:利用生成脚本从微调模型生成对话响应。

  6. 与演示交互:设置后端和前端服务器以与微调模型聊天。

  • 目标导向聊天机器人
  • 基于任务的对话系统
  • 知识导向的对话
  • 客户支持自动化
  • 个人助理
  • 对话系统研究

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