谷歌师兄的LeetCode刷题笔记中记录了如何在PyTorch框架下运用预训练的XLNet和GPT-2模型生成对话响应

谷歌师兄的leetcode刷题笔记对话生成 使用预XLNet实现神经对话生成器模型和GPT2架构在当前三个数据集上： DailyDialog , PersonaChat 和新的TopicalChat 从 。 Top-k 采样和核解码可用作解码技术。 训练目标是对话语和对话历史的自回归语言建模。 安装 该模型可以利用来自 nvidia/apex 的混合精度训练。 请注意，顶点不是必需的，只有在可用时才使用。 安装指南见官方。 使用此模块并非对所有 GPU（仅 Volta 和 Turing）都有用，如果您的实例支持混合精度训练，您应该事先检查。 要训​​练模型，请克隆此存储库并安装依赖项。 该项目使用 cython 组装批次以加快输入管道。 它也更喜欢使用 python virtualenv。 git clone https://github.com/bme-chatbots/dialogue-generation.git cd dialogue-generation pip install -r requirements.txt python setup.py build_ext --i