深度学习实战32-构建ChatT5模型，实现智能问答系统，类ChatGPT(CPU部署)

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战32-构建ChatT5模型，实现智能问答系统，类ChatGPT(CPU部署)，ChatT5使用了T5架构来处理输入文本，具有高度的并行性和扩展性，使其能够快速处理大规模数据集。与传统NLP模型不同，ChatT5采用端到端的方式进行训练，从而可以直接生成具有意义的响应，而无需中间的语言表示步骤。基于T5模型的自注意机制来捕捉文本的上下文信息和语义关系，并使用意图识别器和常识知识库来提高模型的准确性和相关性。ChatT5在亿万token中文语料上预训练，微调数据、加入强化学习等方面进行模型优化。比ChatGLM更小的模型，在CPU跑得更快，普通电脑都能跑起来了。

模型运行后效果如下，（文章最后会给大家分享训练好模型的地址和代码，大家可以下载）

一、T5模型介绍

T5模型全称为“Text-to-Text Transfer Transformer”，它是一种基于Transformer的通用NLP模型，T5可以应用于许多NLP任务，如文本生成、文本摘要、机器翻译，文本分类等。

T5模型采用了编码器-解码器（encoder-decoder）的架构，其中编码器负责将输入的文本序列转换成上下文向量表示