簡介:PICA 是一個具有共情和情感共鳴能力的多輪對話模型。它能夠理解用戶的情感需求,并提供情感上的參與度,幫助用戶找到解決問題的方法。PICA 基于 ChatGLM2-6B 模型進行開發(fā),可以用于陪伴與傾聽,但不能替代專業(yè)的心理咨詢師。
當前使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集:
基于self-chat方法,由ChatGPT生成的約1K條中文多輪對話數(shù)據(jù)
基于PsyQA數(shù)據(jù)集,由ChatGPT改造的約1K條中文多輪對話數(shù)據(jù)
核心功能:
1. 共情對話:PICA 能夠理解用戶的感受,并給予適當?shù)幕貞?yīng),讓用戶感到被理解和關(guān)心。
2. 情感共鳴:PICA 能夠與用戶建立情感連接,讓用戶感受到情感上的共鳴和支持。
3. 解決問題:PICA 通過回答用戶的問題和提供建議,幫助用戶找到解決問題的方法和思路。
4. 傾聽與陪伴:PICA 能夠聆聽用戶的心聲,陪伴用戶度過困難時刻,給予支持和鼓勵。
模型調(diào)用
當前公開的PICA模型權(quán)重的base model是ChatGLM2-6B,如果要使用PICA,可以參考下面的代碼:
>>>fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel>>>CHECKPOINT='ptuningweightshere'>>>config=AutoConfig.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",trust_remote_code=True,pre_seq_len=128)>>>model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",config=config,trust_remote_code=True)>>>prefix_state_dict=torch.load(os.path.join(CHECKPOINT_PATH,"pytorch_model.bin"))>>>new_prefix_state_dict={}>>>fork,vinprefix_state_dict.items():>>>ifk.startswith("transformer.prefix_encoder."):>>>new_prefix_state_dict[k[len("transformer.prefix_encoder."):]]=v>>>model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)>>>model.eval()>>>response,history=model.chat(tokenizer,"我是高三學(xué)生,學(xué)習(xí)壓力很大,父母對我的要求很高,我時常感覺喘不過氣",history=[])我能理解你的感受。高三確實是一個充滿壓力和挑戰(zhàn)的年份。你不是一個人在戰(zhàn)斗,你并不孤單。你可以告訴我更多關(guān)于你現(xiàn)在的困境嗎?
總結(jié):PICA 是一個具有共情和情感共鳴能力的多輪對話模型,它能夠幫助用戶解決問題,提供情感上的支持與陪伴。使用 PICA 可以讓用戶感到被理解和關(guān)心,并找到解決問題的方法。
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