Dự án CDial-GPT đại diện cho một bộ dữ liệu hội thoại tiếng Trung quy mô lớn và các mô hình hội thoại tiền huấn luyện dựa trên kiến trúc GPT. Hướng dẫn này sẽ đi sâu vào cấu trúc dự án, cách khởi chạy quá trình huấn luyện và điều chỉnh cấu hình mô hình để tối ưu hiệu suất.

1. Cấu trúc thư mục của dự án CDial-GPT

Dự án CDial-GPT được tổ chức rõ ràng với các thư mục và tập tin chính như sau:

CDial-GPT/
├── data/           # Thư mục chứa các tập dữ liệu
│   ├── toy_data.json  # Tập dữ liệu ví dụ
│   └── STC.json       # Tập dữ liệu hội thoại STC
├── model/          # Mã nguồn liên quan đến mô hình
│   ├── config.py     # Cấu hình kiến trúc mô hình
│   └── model.py      # Định nghĩa và triển khai mô hình
├── scripts/        # Các tập lệnh hỗ trợ
│   ├── download_data.sh  # Script tải dữ liệu
│   └── preprocess.sh    # Script tiền xử lý dữ liệu
├── train.py         # Tập lệnh chính để huấn luyện mô hình
└── requirements.txt  # Danh sách các thư viện Python cần thiết

• data/: Nơi lưu trữ các tập dữ liệu, bao gồm dữ liệu ví dụ và các tập dữ liệu hội thoại lớn hơn.
• model/: Chứa các định nghĩa và cấu hình cho kiến trúc mô hình, như các tham số và lớp.
• scripts/: Cung cấp các công cụ tiện ích dưới dạng script để tải xuống và tiền xử lý dữ liệu.
• train.py: Là điểm khởi chạy chính cho quá trình huấn luyện mô hình.
• requirements.txt: Liệt kê tất cả các thư viện Python cần thiết để dự án hoạt động.

2. Khởi chạy quá trình huấn luyện với train.py

Tập tin train.py là cổng chính để bắt đầu quá trình huấn luyện mô hình CDial-GPT. Nó cho phép người dùng tùy chỉnh hành vi huấn luyện thông qua các đối số dòng lệnh quan trọng:

• --pretrained: Một cờ (flag) chỉ ra rằng bạn muốn khởi tạo mô hình với các trọng số đã được huấn luyện trước.
• --model_checkpoint: Xác định đường dẫn đến một mô hình đã huấn luyện trước cục bộ hoặc ID mô hình từ Hugging Face (ví dụ: thu-coai/CDial-GPT_LCCC-large).
• --data_path: Chỉ định đường dẫn tới tập dữ liệu sẽ được sử dụng cho cả huấn luyện và kiểm định.

Ví dụ, để sử dụng mô hình đã huấn luyện trước có tên thu-coai/CDial-GPT_LCCC-large và huấn luyện trên tập dữ liệu data/STC.json, bạn có thể thực hiện lệnh sau:

python train.py --pretrained --model_checkpoint thu-coai/CDial-GPT_LCCC-large --data_path data/STC.json

3. Cấu hình kiến trúc mô hình trong config.py

Tập tin model/config.py là nơi bạn tìm thấy các tham số chi tiết định nghĩa kiến trúc của mô hình và các siêu tham số liên quan. Việc điều chỉnh các giá trị trong tập tin này cho phép bạn tinh chỉnh mô hình để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của tác vụ.

Các tham số chính có thể được sửa đổi bao gồm:

• num_layers: Số lượng lớp Transformer trong kiến trúc mô hình.
• hidden_size: Kích thước chiều của các lớp ẩn.
• vocab_size: Tổng số lượng từ vựng mà mô hình có thể xử lý.
• max_seq_length: Chiều dài ngữ cảnh tối đa mà mô hình có thể xem xét.

Bạn có thể thay đổi trực tiếp các biến này trong config.py để thử nghiệm các cấu hình mô hình khác nhau.

4. Các bước chuẩn bị môi trường và dữ liệu

Trước khi bắt đầu quá trình huấn luyện, đảm bảo rằng môi trường phát triển của bạn đã được thiết lập đúng cách và dữ liệu đã sẵn sàng:

1. Cài đặt các thư viện cần thiết: Thực thi lệnh sau để cài đặt tất cả các phụ thuộc Python được liệt kê trong requirements.txt:

   pip install -r requirements.txt
   

2. Tải dữ liệu: Sử dụng script cung cấp để tải xuống các tập dữ liệu cần thiết:

   ./scripts/download_data.sh
   

3. Tiền xử lý dữ liệu: Sau khi tải xuống, thực hiện bước tiền xử lý dữ liệu để định dạng chúng phù hợp cho quá trình huấn luyện:

   ./scripts/preprocess.sh