[人工智能]基于GPT模型的对话系统

1.场景：

• 当用户输入的问题在库中，没有比对上，则调用闲聊系统来回答用户的问题

2.模型的选择：

• 模型：LSTM, GPT-2, BERT

  • LSTM：我们先来看下LSTM模型的优缺点：

    • 优点： LSTM能更好的解决时间序列问题（在这里时间序列大家可以理解为：对输入的一个句子能够更好的找出中心词）
    • 缺点：和GPT模型比起来效果要差一些；最重要的一点：LSTM只是缓解了RNN的梯度问题，但并没有完全解决
    • 总结：梯度消失会带来什么问题呢？梯度消失会导致神经网络中前层的权重无法更新，最终无法学习，如果模型停止学习，那么在上述场景下带来的直接影响就是“答非所问”；这个是我们不想看到的结果，因此果断的排除了LSTM
    • 备注：后期，我用LSTM搭建一个闲聊系统，用实验数据让大家直观的感受一下LSTM模型与GPT模型的区别。

  • GPT-2与BERT的抉择：

    • 首先，网上有一种说法是GPT-2模型更适合生成式任务，BERT更适合理解式任务，因为我没与读到过相关论文，也没有看到权威的解释，所以这里我们就不去关注这个点了，我们来看下GPT模型的概念与公式
      • 概念：GPT-2的核心思想是通过无监督学习去做有监督的任务，训练过程分为无监督预训练，有监督微调，内部结构以transform为基础，仅仅使用transform中的编码器，可以理解成是屹立在transform上的高楼（因为没有找到权威的概念，这里就用大白话说吧）
        
      • 公式：
        $$p(x)=\prod p(s_n|s_1,s_2,...,s_{n?1})$$
        解释：这个公式的意思是当给定s1，s2，…，s(n-1)时，sn的概率是多少，但由于输入的句子的时序性，我们需要在前面加入乘积符号；用大白话讲就是已知前n-1个词的概率（s1,s2…代表每个词），计算第n个词的概率
      • 综述：首先我们要明确在闲聊这个场景中，侧重点是通过输入问题，模型回答相应的答案，翻译一下就是我们只需要利用上文中的信息去预测下文，这正是GPT-2模型的预训练方式，而Bert模型是通过Mask句子中部分词，充分利用上下文信息，虽然模型的表达能力更强，但并不是我们想要的；最后，通过上述概念与公式以及模型的对比，我们可以得出结论在这个场景下GPT-2更适用些。

3.GPT-2模型详解：

• 计算过程
  

• 输入：
  输入这里其实倒没什么可讲的无非就是以下三个过程：

  • 一个token embeddings（词嵌入：人话讲就是把语言映射到几何空间当中，GPT-2(medium)的大小是（50257（模型中词的大小） * 1024（embedding大小）））
  • 一个positional encodings（位置编码：人话讲就是每个词在矩阵中的编码，对于GPT-2(medium)来讲矩阵大小1024 * 1024）
  • 将上述二者结合以后作为输入

• Masked Self-Attention + Feed Forward Neural Network

  • Masked Self-Attention做了什么：
    例子：我今天晚上准备炒一个鸡腿，但它卖完了
    当模型在处理这个句子的时候，首先要明确句子中“它”指代的是“鸡腿”还是“我”，即模型要明白指代关系，那么如何明白指代关系呢？请看图
    

• 写在最后：

  • 上述有些点用了自己的语言来解释，只是为了方便大家理解，如有不严谨的地方欢迎大家批评指正
  • 实现对话系统的模型很多，而本文选择GPT-2模型来实现对话功能只是个人的一些理解，如有更好的模型，请在评论区留言哦
  • https://demo.allennlp.org/next-token-lm大家可以去浏览一下，就能明白我在“GPT-2与BERT的抉择”这里所表达的意思
  • 建议大家把TransFormer，GPT，BERT合在一起学习，能事半功倍哦～