CDial-GPT是清華大學研究團隊推出的大型中文短文本對話數據集LCCC及基于數據集的預訓練對話生成模型。LCCC數據集經過嚴格的清洗流程，包含基礎版（LCCC-base）和擴展版（LCCC-large），旨在提升對話模型的質量。研究團隊提供在LCCC數據集上預訓練的GPT模型，模型先在中文小說數據集上預訓練，然后在此基礎上進一步訓練，生成更自然、流暢的對話。CDial-GPT模型對于中文自然語言處理領域的研究具有重要意義，有助于推動中文對話系統的發展。
CDial-GPT的主要功能提供大規模中文對話數據集：CDial-GPT發布了兩個版本的中文對話數據集（LCCC-base和LCCC-large），數據集經過嚴格的清洗，用于研究和開發中文對話系統。預訓練對話生成模型：基于LCCC數據集，CDial-GPT提供預訓練的對話生成模型，模型在大量的中文對話數據上進行學習，能生成更加自然和合適的對話回應。支持微調：提供預訓練模型的微調功能，允許研究人員和開發者在特定對話任務或者領域上進一步優化模型性能。模型評估：在標準對話數據集上評估預訓練模型的性能，提供自動和人工評估的結果，幫助用戶了解模型的對話生成能力。交互式對話：用戶基于命令行與模型進行實時互動，生成回復，有助于測試和體驗模型的對話能力。CDial-GPT的技術原理數據清洗：基于一系列規則和基于機器學習的分類器，對原始對話數據進行清洗，去除無效或者低質量的對話，如包含臟字、表情符號、語法錯誤等。知識圖譜構建：將清洗后的數據組織成知識圖譜，通過圖譜中的節點和邊表示對話中的實體和之間的關系。Transformer架構：基于Transformer架構，一種基于自注意力機制的深度學習模型，有效處理序列數據，如文本。預訓練和微調：首先在大規模的中文小說數據集上進行預訓練，學習語言的基本規律。然后在特定的對話數據集上進行微調，使模型更好地適應對話生成任務。多模態學習：結合文本、圖像等多種類型的數據，提升模型對對話內容的理解和生成能力。CDial-GPT的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/thu-coai/CDial-GPTarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2008.03946CDial-GPT的應用場景客戶服務：在客戶服務領域，CDial-GPT構建聊天機器人，提供自動的客戶咨詢和問題解答服務。智能助手：在智能手機、智能家居設備中，作為智能助手，理解用戶的自然語言指令并作出響應。在線教育：作為在線教育平臺的自動答疑系統，提供學習輔導和互動。社交媒體：在社交媒體平臺上，CDial-GPT幫助生成互動式的對話內容，提升用戶參與度。內容創作：輔助內容創作者生成文章、故事或其他文本內容。語言學習：作為語言學習工具，幫助學習者練習中文對話和理解。 
