前段时间，元语智能开发团队训练了一个类似ChatGPT的功能型对话大模型ChatYuan，并在网页版中开放了试玩接口。
现在你也可以在自己的机器上部署一个ChatYuan了！
模型可用于问答场景，能够结合上下文做对话、做各种生成任务，包括创意性写作，也能回答法律、新冠等领域类问题。
并且在全中文任务中支持零样本学习，用户可以通过提供prompt的方式来使用，支持文本生成、信息抽取和理解大类下近30多种中文任务。
ChatYuan基于PromptCLUE-large结合数亿条功能问答和多轮对话数据进一步训练得到，模型参数量7.7亿，显存6G左右，一张民用显卡即可加载使用，目前模型已开放下载。
PromptCLUE在1000亿token中文语料上预训练，累计学习1.5万亿中文token，并且在数百种任务上进行Prompt任务式训练。
针对理解类任务，如分类、情感分析、抽取等，可以自定义标签体系；针对多种生成任务，可以进行采样自由生成。
如何使用
1. Github
项目地址：https://github.com/clue-ai/ChatYuan
2. Huggingface
项目地址：https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-large-v1
3. ModelScope
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
项目地址：https://modelscope.cn/models/ClueAI/ChatYuan-large
加载模型：
使用模型进行预测推理方法：
用于在用户想通过浏览器自动化与 Google Gemini 或 ChatGPT 交互时。触发短语包括“ask Gemini”“ask ChatGPT”“ask GPT”“让...”。
4. PaddlePaddle
项目地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5404182
模型地址：https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-large-v1-paddle
使用自有数据训练模型
1. 组织数据
将数据组织成统一的格式，由两部分构成：输入（Input）和输出（Output）。
针对单轮问答或生成：
输入（Input）：任务描述+输入文本
输出（Output）：系统需要预测的文本，如下图中「小元」后的内容。
针对多轮对话：
输入（Input）：任务描述+上文+输入文本
输出（Output）：系统需要预测的文本，如下图中「小元」后的内容。
单轮对话数据格式：
多轮对话数据格式：
2. 训练模型
训练代码可以参考：
使用pCLUE数据集进行训练、预测和效果验证, pytorch实现——在线colab。
Github项目：https://colab.research.google.com/drive/1lEyFhEfoc-5Z5xqpEKkZt_iMaojH1MP_?usp=sharing
举个例子
==========示例1==========
用户：
你能干什么
小元：
您好！我是元语AI。我可以回答您的问题、写文章、写作业、翻译，对于一些法律等领域的问题我也可以给你提供信息。
==========示例2==========
用户：
写一个诗歌，关于冬天
小元：
冬夜寂静冷，
云在天边飘，
冰封白雪上，
寒冷像一场雪。
雪花融化成冰，
像那雪花飘洒，
在寒冷的冬天，
感受春天的喜悦。
冬日里，
风雪渐消，
一片寂静，
把快乐和温暖带回家。
==========示例3==========
用户：
学前教育专业岗位实习中，在学生方面会存在问题，请提出改进措施。800字
小元：
在学前教育专业岗位实习中，在学生方面会存在一些问题，如学生缺少专业知识、缺乏合作意识、缺乏基本的责任心等等，需要我们采取措施，来解决这些问题。
首先，在实习过程中，我们需要培养学生的团队意识，加强学生与老师之间的合作，加强与家长之间的沟通，提高他们的沟通能力。另外，我们也需要加强学生的独立性，让学生学会独立思考，学会和老师、家长进行沟通，培养其独立性。
此外，在日常的工作中，我们也要为学生提供适当的机会和机会，让学生多接触社会、多参加社会活动，加深他们对社会、学校的认识，培养他们主动、积极和创新的精神。
最后，我们还需要重视学生在实习中出现的问题，尤其是学生缺乏合作，有依赖心理，不懂得分享，有拖延行为等，这些学生应该引起我们的重视，制定合理的改进措施，改善这些问题。
技术与训练过程
ChatYuan是在PromptCLUE基础上进一步训练获得的模型。它去掉了文本理解、信息抽取类任务，加强了问答、对话和各种生成式任务的学习和训练；
针对多轮对话容易受到上下文的干扰，加入了抗干扰数据使得模型可以在必要时忽略无关的上下文；加入了用户反馈数据的学习，使得模型不仅具有一定的通用语言理解能力、特定任务上的生成能力，也能更好的响应用户的意图。
PromptCLUE的学习过程
- 三大统一：统一模型框架（text-to-text），统一任务形式（prompt），统一应用方式（zero-shot/few-shot）（T0）
- 大规模预训练：在t5-large版基础上，使用数百G中文语料，训练了100万步，累积训练了1.5万亿个中文字词级别token
- 大规模任务数据：使用了16种任务类型，数百种任务，累积亿级别任务数据
- 混合预训练：一方面将下游任务作为预训练语料，另一方面将下游任务和预训练语料一起训练，减少任务灾难遗忘以及缩短预训练和下游任务的距离，更好的适应下游任务（ExT5）
- 混合采样：针对众多数据量差异极大的任务，采用在每个训练batch内对所有的任务进行按照比例采样，根据任务的数据量进行平滑采样，并且同时限制任务数据量采样池的上限。平滑采样可以减少任务训练有偏危害，在每一batch内训练可以减少异质任务之间训练负迁移的情况（T5）
- 分阶段训练：一方面指在预训练分阶段，涉及训练序列长度的分阶段（128和512），加快预训练速度（Bert）；另一方面，在下游训练分阶段， 涉及学习率和序列长度的变化以及递减式对下游任务的数据量限制，更好的适应下游的不同任务。
- 增加语言模型的训练：参考t5.1.1, 除了使用Span Corrpution构建的方式进行无监督训练，同时在使用prefix LM的方式训练，增强生成任务的能力（LM adapted）
- 增加对模型的encoder以及decoder的训练：根据下游任务数据分别构建Data_text,Data_target预训练数据语料，加入到预训练中，分别增强模型的encoder理解能力和 decoder的生成能力（见UIE）
- 重新构建模型中文字典：使用sentencepiece上在千亿token上学习并构建模型字典，更加符合中文语言习惯
后续工作
目前版本可以进行问答、对话和各种创意性写作或文本生成，相对于线上的版本，它的意图理解和生成能力在一些场合还有比较大的提升空间；它也还不能较好实现推理或复杂的任务。之后，会根据反馈进一步改进现有版本。
