ParlAI for Conversational AI

• 瞭解 Python 或其他程式設計語言
• 對人工智慧 （AI） 概念的一般理解

觀眾

• 研究者
• 開發人員

ParlAI 是一個基於 Python 的開源平臺，可幫助用戶訓練、配置和測試對話式 AI 的對話模型。ParlAI 與現有的聊天服務集成，並提供各種數據集和參考模型來改進對話 AI 研究。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）針對希望安裝，配置，定製和管理ParlAI平臺以開發其AI模型的研究人員和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠共用、訓練和評估 AI 模型，以在現有聊天服務中構建和開發對話解決方案。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中實際實施。

課程定製選項

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹

ParlAI 功能和架構概述

• ParlAI 框架
• 主要能力和目標
• 核心概念（代理、消息、教師和世界）

ParlAI 入門 Conversational AI

• 安裝
• 添加簡單模型
• 簡單的顯示數據文稿
• 驗證和測試
• 任務
• 座席培訓和評估
• 與模型交互

在 ParlAI 中處理任務和數據集

• 添加數據集
• 將資料分成幾組（訓練、有效或測試）
• 使用 JSON 而不是文本檔
• 創建和執行任務

探索世界、共用和批處理

• 世界的概念
• 座席共用
• 實施批處理
• 動態批處理

使用 Torch 產生器和 Ranker 代理

• Torch 發電機代理
• Torch Ranker 代理
• 示例模型
• 創建模型
• 訓練和評估模型

添加內置和自定義指標

• 標準指標
• 添加自訂指標
• 教師指標
• 座席級別指標（全域和本地）
• 指標清單

在 ParlAI 中加速訓練運行

• 設置基線
• 跳過生成命令
• 動態批處理訓練命令
• 使用 FP16 和多個 GPU
• 後台預處理

探索其他 ParlAI 主題

• 使用和編寫 mutator
• 運行眾包任務
• 使用現有的聊天服務
• 更換變壓器子元件
• 運行和編寫測試
• ParlAI 提示和技巧

故障排除

總結和結論