前段时间刷Arixv的时候,发现清华大学开源了一个大规模的中文闲聊语料库LCCC(论文链接项目地址),从开源的文件上来看,这可能是目前开源的数量最大、质量最好的闲聊语料库了,而且还包含了部分多轮对话聊天,总的来说可玩性还是蛮强的。笔者也被它吸引到了,尝试着用它来训练了一个闲聊对话模型,结果看上去还是不错的,在此分享一下自己的经验。

语料简介 #

这里简单介绍一下LCCC这个数据集(Large-scale Cleaned Chinese Conversation),具体细节大家可以去Github上看,下载链接也在上面。LCCC分base和large两个版本,base主要是来源于微博对话,large则是在base的基础上融合了其他开源对话语料,按照作者的说法,LCCC经过了严格的清洗过程,所以整体质量看上去还是很不错的。

\begin{array}{c|c|c}
\hline
\text{LCCC-base} & \text{单轮对话} & \text{多轮对话} \\
\hline
\text{总对话轮次} & \text{3,354,382} & \text{3,466,607}\\
\hline
\text{总对话语句} & \text{6,708,554} & \text{13,365,268}\\
\hline
\end{array}\begin{array}{c|c|c}
\hline
\text{LCCC-large} & \text{单轮对话} & \text{多轮对话} \\
\hline
\text{总对话轮次} & \text{7,273,804} & \text{4,733,955}\\
\hline
\text{总对话语句} & \text{14,547,608} & \text{18,341,167}\\
\hline
\end{array}

为了简化任务,所有样本都被处理成双人对话。下面是一些样本示例:

A: 等过年咱们回去买点兔头好好吃顿火锅
B: 太原就没看见有好吃的兔头
A: 我从虹桥给你带个回去那天瞅到一正宗的
B: 最爱你了
A: 那是必须

A: 嗯嗯,我再等等!你现在在上海吧?上海风好像比南京还大呢,少出门吧
B: 对啊,我在家,没事儿。一定要小心啊!

A: 我去年也去转了一圈,还碰见以前的体育老师了,合了个影
B: 哈哈我还去找高一时侯的英语老师没找到她刚好有事情没在学校~
A: 你也是真心找回忆了哦
B: 哈哈毕业了没去过想去看看啊

模型设计 #

知道了数据长什么样之后,我们接下来就要去设计模型了。显然,我们需要做的就是训练一个模型,预测下一个该回复什么。既然语料里包含了多轮对话,那么我们还要求这个模型支持多轮对话。考虑对话历史的最简单的方式,就是把直到当前句的所有历史对话都拼接成单句文本,来作为模型的输入信息了。

给定一些输入,预测一个输出,从形式上来看我们应该用Seq2Seq模型。直接用Seq2Seq其实问题也不大,但标准的Seq2Seq一般用于形式比较固定的输入输出,比如输入的文本长度应该是集中在某个范围内,不宜变化太大,但考虑多轮对话的话,理论上我们也不知道前面有多少轮对话,因此原则上输入文本长度是无限制的。用Seq2Seq的话还有训练效率低的问题,就是我们每轮对话每次我们只能训练一句回复,如果一个多轮对话有$n$句回复,那么那么就要拆分为$n$个样本来训练了。

因此,我们需要一个长度能相当自由地变化的、同时能预测整一个多轮对话的模型,实现这个需求的比较适当的选择就是单向语言模型(LM、GPT),做法如下图:

利用单向语言模型做多轮对话示意图

利用单向语言模型做多轮对话示意图

如图所示,我们选择当前主流的Transformer模型,按照BERT的常规输入格式,将每句对话用[SEP]拼接起来,然后就训练一个从左往右的单向语言模型。为了区分不同的说话角色,我们对不同的说话者用不同的Segment Id区分。此外,考虑到BERT和GPT都是用了绝对位置编码,可处理的文本长度存在一个上限,而对话轮数理论上是无限的,所以这里我们采用了相对位置编码的NEZHA作为基本结构,并使用NEZHA的预训练权重作为模型的初始化权重。

说白了,就是往NEZHA里边加入了下三角形式的Attention Mask,使其变为一个语言模型,相关介绍请参考《从语言模型到Seq2Seq:Transformer如戏,全靠Mask》

训练细节 #

首先,给出笔者的参考实现以及训练好的模型:

代码基于bert4keras实现,基本结构是NEZHA Base。为了使得训练更加“平民化”,笔者只用了一张卡(22G的RTX)配合梯度累积来训练,显存不够大的读者可以缩小batch_size。开源的模型是用$2\times 10^{-5}$的学习率、$0.01$的权重衰减率的Adam优化器进行训练的,训练了1000万步(20多天),单步batch_size为16,累积梯度步数为16,所以相当于以256的batch_size训练了62.5万步,最终的loss大概是2.83(平均每token的交叉熵)。

我们来测试一下我们的训练结果。

>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
火锅好吃啊
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
我也是
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
哈哈哈哈哈哈我最近一周吃了两顿火锅
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
我也是,每次都吃的撑
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
吃火锅不长胖
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
火锅好啊
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
你们那边有这种火锅?
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
火锅好吃吗?我也想吃
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
吃吧,吃了就开心了
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
我也想天天吃火锅!
>>> print(chatbot.response([u'我最近天天吃火锅']))
火锅吃不了多久的。

>>> print(chatbot.response([u'你那天气好吗']))
还好,不热,有点冷
>>> print(chatbot.response([u'你那天气好吗', u'还好,不热,有点冷', u'那你得穿多厚的衣服']))
我穿了两件

对比分析 #

CDial-GPT也开源了自己训练的预训练模型,笔者也将它转换为bert4keras能加载的格式了(CDial-GPT-tf),读者也可以测试比对一下。从训练上来看,CDial-GPT使用pytorch实现的模型,基本结构是GPT Base,使用了4张2080Ti,总batch_size为32,累积梯度64步,论文说训练了30个epoch,总步数约2100万步(笔者的两倍),因此大概相当于batch_size为2048训练了33万步。

在输入设计上,CDial-GPT也有所不同,如下图:

CDial-GPT模型示意图

CDial-GPT模型示意图

如图所示,CDial-GPT跟我们前述设计的主要不同是多轮对话之间的拼接方式,我们之前是直接用[SEP]连接,它是用[speaker1][speaker2](图中简记为S1S2)这样的角色标记来连接,最后才用一个[SEP]表示回复结束。这样一来,由于预测部分的格式跟历史的格式不一样,因此每次只能训练一句回复,多轮对话要拆分为多个样本来训练,理论上是增加了训练复杂性的(要训练多步才能把一个多轮对话样本训练完)。

至于效果上,个人测试的感觉是两者没什么明显差别。有兴趣的读者也可以自行比较测试。

文章总结 #

本文主要分享了一次对话模型实践,基于CDial-GPT开源的LCCC闲聊语料库,利用语言模型(GPT)对多轮对话进行生成式建模,得到了一个相对通用的闲聊对话模型,最后将本文的思路与CDial-GPT本身开源的模型进行了比较。

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如果您需要引用本文,请参考:

苏剑林. (2020, Sep 07). 《动手做个DialoGPT:基于LM的生成式多轮对话模型 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/7718