ChatGPT 技术生成对话的答案相关性控制方
法
ChatGPT 是 OpenAI 开发的一种语言生成模型,可以用于产生自然语言对话。
它的出现在一定程度上改变了人机交互的方式,使得人与机器之间的对话更加自然
和流畅。然而,由于生成模型的特性,ChatGPT 在生成对话回复时往往存在一定的
不相关性。为了提升生成对话的相关性,研究者提出了一些方法和技术。
一种方法是通过引入对话历史信息来增加回复的相关性。在传统的机器翻译和
文本生成任务中,准确理解上下文非常重要。同样,在对话生成任务中,在不考虑
对话历史的情况下生成回复,往往会导致语义模糊和不相关的回复。因此,研究者
提出可以将对话历史信息作为模型的输入来预测回复,以增强回复的连贯性和相关
性。这种方法可以通过引入记忆模块或注意力机制来实现。通过将每个对话回合的
表示向量存储在记忆模块中,模型可以在生成回复时利用这些向量。这样一方面可
以增加对话历史信息的利用,另一方面还可以控制对话的上下文一致性。
有研究者还尝试使用知识库或外部信息来帮助提升回复的相关性。将知识库的
信息融入到模型的训练中,可以为模型提供更为丰富的知识资源,从而生成更加准
确和相关的回复。例如,知识库中包含对话的背景知识、实体信息等。模型可以通
过将外部信息作为额外的输入进行训练,从而提高对话生成的相关性。
除了引入对话历史和知识库外,还有一种方法是通过控制模型的生成策略来提
高回复的相关性。传统的生成模型会在生成回复时完全根据自身的训练模式和数据
分布来生成内容,缺乏对目标生成内容的精确控制。为了解决这一问题,一些研究
者提出了一种方法,即通过约束模型生成的策略来提高相关性。例如,可以添加一
些生成策略的约束条件,如语法约束、主题一致性约束等,使得模型生成的内容更
加符合要求。