在公共数据集的测试中也体现了这种出色的效果。评估结果表明，百度PLATO-2的对话效果完全超过了Google今年发布的26亿参数模型Meena和Facebook发布的27亿参数模型Blender。样品取得了较好的效果。而且在中文对话中，它与微软小冰之间的差距巨大，这无疑意味着百度PLATO-2将对话的智慧提升到了一个全新的水平。左图
很高兴介绍PLATO-2,这是最新的开放域聊天机器人模型,可以谈论中文和英文,并进行深入的对话。受其先前版本PLATO的启发,PLATO-2使用潜在变量生成各种响应,并通过课程学习引入了有效的训练方法。实验表明,在中文和英文评估中,PLATO-2优于其他最新模型,并且有了实质性的改进。 可以在arXiv上 阅读“通过课程学习构建一个...
PLATO-2话痨小机器人 一、下载模型 二、程序运行 2.1 代码结构 2.2 终端运行 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 PLATO-2话痨小机器人 为了能够简易地构建一个高质量的开放域聊天机器人,本项目在Paddle2.0上实现了PLATO-2的预测模型,并基于终端实现了简单的...
PLATO-2是百度最近发布的超大规模对话生成预训练模型,模型参数量高达16亿,64张V100上训练耗时3周,中英文对话效果超越谷歌Meena、微软小冰和Facebook Blender,达到智能对话新高度。 论文名称:PLATO-2: Towards Building an OpeDomain Chatbot via Curriculum Learning 论文作者: Siqi Bao, Huang He, Fan Wang, Hua Wu...
PLATO-2 包括中英文版本，能够就开放域话题进行流畅深入的聊天。据公开数据，其效果超越了 Google 于今年 2 月份发布的 Meena （26 亿参数）和 Facebook AI Research 于今年 4 月份发布的 Blender (27 亿，最高 94 亿参数)的效果。在中文上更是达到了全新高度。论文名称 PLATO-2：Towards Building an Open-...
PLATO-2包含中英文两部分模型。其中，中文模型在12亿中文开放域多轮对话数据集上进行训练，而英文模型则在7亿英文开放域多轮数据集上训练。PLATO-2训练耗费了64张V100卡共3周的时间，依托了飞桨强大并行能力，包括Fleet并行库和Recompute等扩展显存的方式。单个Batch包含52万Token，训练过程中约进行了30万次梯度回传...
Plato-2的训练使用了Knover框架,下面我们对Knover和Plato-2分别进行介绍。 1.1 Knover介绍 Knover是基于飞桨的开放域对话模型训练工具箱。通过Knover,我们可以轻松训练出一个开放域对话模型,并支持多种输入格式,支持单文件和多文件读取。目前,Knover已经支持PLATO-2,DSTC9-Track1, AG-DST,PLATO-XL等模型的训练,接下来...
论文标题:PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning论文来源:ACL2020论文链接:arxiv.org/abs/2006...论文源码:github.com/Pad...Abstract 为了建立高质量的开放域聊天机器人,作者介绍了一种通过课程式学习的PALTO-2的有效训练过程。学习过程包括两个阶段:...
PLATO-2 是基于隐空间技术的大规模开放域对话模型，参数规模高达 16 亿，可就开放域话题深度畅聊，在中英文效果上，已全面超越 Google Meena、Facebook Blender、微软小冰等先进模型。PLATO-2 采用了课程学习进行训练，其过程包括两个阶段：第一阶段，基于简化的 “一对一” 映射，训练得到基础的回复生成模型；第二...
To build a high-quality open-domain chatbot, we introduce the effective training process of PLATO-2 via curriculum learning. There are two stages involved in the learning process. In the first stage, a coarse-grained generation model is trained to learn response generation under the simplified fr...