AI: 从头开始训练基于Transformer架构的轻量级对话机器人

本文将阐述从基础阶段入手，借助Transformer架构构建一个精简版对话系统的具体过程。该实施路径力求最大程度地简化操作流程，不借助已有预训练权重，同时通过自主编写核心模块代码，保证各个阶段的可理解性与可操作性。

环境配置与准备工作

首先，应确认系统中已正确安装所需的Python相关库。在构建Transformer模型的过程中，仅需依赖基础的Numpy与PyTorch库即可完成实现。

    pip install numpy torch
    
    
      
    

2. 数据准备

构建一个基础的对话数据集。在实现过程中，为简化操作，我们采用人工编写的对话内容作为数据来源。

    data = [
    ("你好", "你好！有什么我可以帮助你的？"),
    ("今天天气怎么样？", "今天天气很好，阳光明媚。"),
    ("你会做什么？", "我可以和你聊天，回答你的问题。")
    ]