自行搭建chatgpt：打造属于自己的智能对话机器人。

在现今的科技时期，人工智能（artificial intelligence） 是利用最广泛的技术之一。在人工智能领域，聊天机器人（chatbot） 是非常流行的一种利用。最近几年来，随着GPT技术（Generative Pre-trained Transformer） 的出现，聊天机器人变得更加智能，不再只是简单的问题与答案，而是有能力进行多轮的对话，乃至可以自我学习和优化。那末，如何自己动手搭建一个聊天机器人呢？本文将介绍怎样使用GPT技术搭建自己的聊天机器人。

1.准备工作

在搭建聊天机器人之前，你需要准备以下工具和资源：

- Python编程环境（建议使用Anaconda）

- GPT预训练模型（建议使用GPT⑵）

- 数据集（可使用开源的对话数据集，例如Cornell Movie Dialogs Corpus）

2.安装依赖库

在Python环境中，我们需要安装以下依赖库：

- transformers （用于加载和使用GPT预训练模型）

- torch （PyTorch，用于模型训练）

- nltk （用于自然语言处理）

可以使用以下命令在终端中安装：

```

pip install transformers

pip install torch

pip install nltk

```

3.数据预处理

在训练聊天机器人前，需要对数据集进行预处理。我们需要去除数据集中的非英文字符和标点符号。由于GPT是基于前缀的生成模型，因此我们需要将对话分为多段，每段长度不超过模型的最大前缀长度。我们还需要将数据集拆分为训练集和测试集。可以使用以下代码实现：

```

import os

import re

import nltk

nltk.download('punkt')

def preprocess_data():

max_length = 50 # 每段最大长度

train_data = []

test_data = []

with open('dataset.txt', 'r') as f:

raw_data = f.readlines()

for i in range(0, len(raw_data), 2):

context = raw_data[i].strip()

response = raw_data[i+1].strip()

context = re.sub(r'[^\w\s]','',context) #去除标点符号

response = re.sub(r'[^\w\s]','',response) #去除标点符号

context_tokens = nltk.word_tokenize(context)

response_tokens = nltk.word_tokenize(response)

if len(context_tokens) + len(response_tokens) > max_length: # 根据最大长度拆分多段

num_segments = (len(context_tokens) + len(response_tokens)) // (max_length⑴) + 1

context_segments = [context_tokens[i:i+(max_length⑴)] for i in range(0, len(context_tokens), max_length⑴)]

context_segments[⑴].append('