结合ChatGPT做任务型多轮对话，如何实现？
2023-05-28 阅读 96
要结合ChatGPT做任务型多轮对话，需要进行以下步骤：
1. 收集训练数据：首先需要收集与任务相关的对话数据，包括用户的问题和系统的回答。可以从公共数据集中获取，也可以自己收集。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去停用词等操作，以便于后续的模型训练。
3. 模型训练：使用ChatGPT等预训练模型进行微调，让模型更适合任务型多轮对话的场景。在训练时需要注意，对话数据应该包括多轮对话，以便让模型学习到多轮对话的交互模式。
4. 模型评估：训练好的模型需要进行评估，评估指标可以选择准确率、召回率、F1值等。
5. 部署应用：将训练好的模型部署到应用中，与用户进行交互，完成任务型多轮对话。
需要注意的是，在任务型多轮对话中，需要对用户的问题进行意图识别和实体识别，以便于对问题进行分类和定位。同时，还需要对话管理，即在多轮对话中保持上下文的连续性，确保系统的回答与用户的问题相匹配。
更新于 2023年05月30日
