常见的对话系统
- 个人助手
•Apple Siri, Amazon Alexa, Baidu Xiaodu - 客户服务•餐厅预定、商品咨询、债务催收
- 休闲娱乐
•Microsoft XiaoIce,Replika
放域对话系统
- 检索式系统
- 生成式系统
检索式系统
生成模型
- Sequence-to-sequence
- Generative Pre-training Models
Sequence-to-sequence
Generative Pre-training Models
- BERT 使用了双向注意力机制,每个token可以向左向右看到各个token
- GPT 使用了单向注意力机制(从左到右),是一个生成模型,每个 token只能看到自己和前他面的词,只能看到以前的,所以比较适合用来做生成任务,像平常说话也是一个词一个词的,Q:你有没有养宠物,A:我有一只猫,
- PrefixLM (Unified Transformer)使用了编码端双向、生成端单向的注意力机制,适合开放域的对话任务
解码策略
-
Greedy Decoding
-
Sampling-based Decoding
-
每一步,选取最可能的单词(i.e. argmax)
-
把选取的单词补充到input中,继续下一步解码
-
停止条件: 继续解码直到产生[EOS] 或者达到了事先定义的最大生成长度
Sampling-based Decoding
解码策略–总结
- Greedy decoding 方法很简单,但效果一般较差
- Sampling-baseddecoding可以得到更多样化/随机的回复
•比较适合于开放式/创造性的生成任务,像对话、诗词、故事生成
•Top-k/p sampling 可以通过调节k/p,对生成的多样性进行控制
对话评估
- 自动评估: BLEU、Distinct
- 人工评估
BLEU
Distinct
人工评估
开放域对话模型演进历史
PLATO-2
总结及展望
视频:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1493709&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687157269113
课件:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1567921&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687157254946
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