学习笔记（43）- 百度PLATO:具有离散潜变量的预训练对话生成模型

百度发布首个大规模隐变量对话模型PLATO - 飞桨PaddlePaddle的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/131019469

PLATO: Pre-trained Dialogue GenerationModel with Discrete Latent Variable

PLATO：具有离散潜变量的预训练对话生成模型

PLATO可以灵活支持多种对话，包括闲聊、知识聊天、对话问答等等。
文章最终公布的在三个公开对话数据集上的测试，PLATO都取得了新的最优效果。

为了验证预训练模型的效果，论文在3个公开对话数据集上进行了测试：Persona-Chat、Daily Dialog以及DSTC7-AVSD。

• Persona-Chat是典型的知识聊天任务：两个人讲述自己信息（Persona Profiles），并在对话中尽量了解对方；
• Daily Dialog偏向日常闲聊类型；
• DSTC7-AVSD是对话式问答，根据视频场景信息，两人进行多轮问答，讨论视频中物体和事件。

requirements.txt:

paddlepaddle == 1.6.0
numpy
nltk
tqdm
regex

python3 -m venv env
source env/bin/active
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在自己机器试了一下，sh scripts/DailyDialog/baseline_infer.sh
必须要GPU？