计算机毕设讲授chatgpt：如何利用深度强化学习构建智能对话系统

计算机毕设一直是计算机科学专业学生的最后一道关，是一个考验学生综合能力的机会，进而展现学生对计算机技术的理解和应用。随着科技的发展和人工智能的突起，诸如深度强化学习和机器学习等技术的利用愈来愈广泛，利用于计算机毕设中也是屡见不鲜。

本文将介绍一种前沿的技术——chatgpt，和如何利用深度强化学习构建智能对话系统。通过本文的讲授，相信读者们可以理清思路，在毕设中更好地利用这项技术。

一、chatgpt 是甚么？

Chatgpt 是最近几年来非常热门的一个技术，全称为“Generative Pre-trained Transformer-based Model for Chatting”，中文名称是“基于聊天的预训练转换模型”。它是一种基于 Transformer 模型的无监督学习方法。

Chatgpt 可以被用于许多 NLP（Natural Language Processing）任务中，其中包括推理问答、文本摘要、对话生成等等。其中，训练一个对话生成模型是 chatgpt 最为流行的利用之一。

二、深度强化学习与 chatgpt

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）可以被视为一种基于刺激和惩罚的学习方式。一个深度强化学习模型将尝试从环境中的反馈中学习，以最小化它们的损失。当我们将深度强化学习利用于聊天机器人的训练时，机器人就会试图从谈话中取得最大的利益。

假定机器人是代表我们与用户进行对话，机器人可使用深度强化学习来判断在某个上下文中，应当回复哪句话会让用户更满意。在一段时间后，这个机器人的神经网络会自动进行学习，并能够生成逼真的对话。

Chatgpt 利用 Transformer 的方式在聊天对话中进行了预训练，学习了对话中的上下文信息，因此在深度强化学习中生成的预测更加鲁棒可靠。

三、如何构建智能对话系统

1. 数据准备

我们需要一些用于训练机器人的数据。对一般的聊天对话，我们可使用公然的聊天记录或自己手动制作一些对话，也能够利用爬虫技术抓取网络上的对话数据。然后，我们需要将这些数据转换为机器学习算法所用的格式。对 chatgpt，我们需要将这些数据变成一些文本序列，然后让机器学习算法在这些文本序列上预测下一个单词。

2. chatgpt 训练

我们需要在聊天对话数据上优化 chatgpt 模型，这个进程就是所谓的“fine-tuning”（微调）。我们以预感公道的对话历史为输入，然后predict生成的字符串拼接上当前的对话状态信息，预测出机器人应当如何对用户进行回复。

3. 强化学习

强化学习是在 chatgpt 模型足够训练的基础上，结合数据的深层模型。在这个机器人预测下一步操作的时候，在每一个时间步预测正确的几率需要被最大化。然后输出这个几率对应的输出字符串，这里就是机器人的回答。

总结

本文介绍了 chatgpt 训练、深度强化学习、智能对话系统构建的一些关键知识点。这个机器人在学习到足够的文本历史记录的同时，也是在更好的学习到人类的思惟方式和看待世界的方式。通过这类方式对话锻炼，将会逐步逼近自然人的对话思惟方式，到达机器人对话智能化、人机对话自然化的效果。