Matrix 精选

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除了开飞机，做出完美的烤肋排，获得 6 块腹肌以及让公司赚大钱之外，我一直以来也想做成的一件事，是实现一个聊天机器人。

和多年前简单通过关键词匹配来回复的小黄鸡，到现在已经堪比人类智慧的 ChatGPT，聊天 AI 一直在进步，但他们和我想的都有一些区别。

我在微信上和很多人聊天，有的人聊得多，有的人聊的少，我在群里也会说话，我还会写博客和公众号，我会在很多地方留下评论，我也会发微博，这些是我在网络世界留下的痕迹，某种程度上这些东西构成了世界对我的认知，从这个角度上，也就构成了我。将这些数据——我对不同消息的回复，我写的每一篇文章，每一句话，我发过的每一条微博等，全部汇入一个神经网络模型之中，去更新其中的参数，理论上就可以获得一个我的数字拷贝。

从原理上，这和对 ChatGPT 说「请扮演一个叫小王的人，他的经历是XXX」不同，虽然以 ChatGPT 的智慧，这样的扮演毫不费力且可能以假乱真，但其实 ChatGPT 的参数并没有改变，这更像是「扮演」而非「重塑」，ChatGPT 的上千亿个参数并没有改变一个，它从你之前的文本中获取一些信息，然后用它的智慧来应对你。

我喜欢在文章里写一些没有太大用处的比喻，并喜欢在最后做一些总结，跟人聊天的时候，我喜欢用「可以的」来敷衍，同时用卧槽来表示惊讶，我某些时候少言寡语，另一些时候则滔滔不绝，这是我自己能够感知的一些特点，此外还有更多我自己都无法察觉的固定习惯，但这些微妙又模糊的东西，我无法告诉 ChatGPT，这就像你做自我介绍，可以介绍的很丰富，但和真正的你，依然差之千里，甚至有时候截然相反，因为当我们意识到自己的存在的时候，我们其实是在表演自己，只有在我们没有意识到自己的存在，而融入生活的时候，我们才是真正的自己。

在 ChatGPT 发布之后基于兴趣去学习文本大模型的技术原理，有一种 49 年入国军的感觉，因为对个人爱好者来说，做出在任何方面或再细小的垂直领域超越 ChatGPT 的可能性已经不存在了，同时它又不开源，除了使用，没有别的可打的主意。

但最近 2 个月出现的一些开源文本预训练模型，例如大名鼎鼎的 llama 和 chatglm6b，让我那个克隆自己的想法又开始蠢蠢欲动起来，上周，我准备试试看。

首先我需要数据，足够多且全部都由我产生的数据，最简单的数据来源是我的微信聊天记录和博客，因为没有完全清空微信聊天记录，从 2018 年到现在，我手机里的微信占了 80G 的储存空间，对此我一直有一种家里被人强占一块地儿的感觉，现在如果能把这里的数据利用起来，我会和这 80G 冰释前嫌。

我在几年前曾经备份过我的微信聊天记录，我又找到了当年使用的工具，是一个在 github 开源的工具，叫做 WechatExporter，链接我会放到文末，使用这个工具，可以实现在 Windows 电脑上备份 iPhone 中的手机微信的所有聊天记录，并导出成纯文本格式，这是一个需要耐心的操作，因为首先需要将整个手机备份在电脑上，然后这个工具会从备份文件中读取到微信的记录，并导出。

我大概花了 4 个小时备份，然后很快导出了我所有的微信聊天记录，其按照聊天对象，被导出到了许多个文本文件中。

然后我开始做数据清洗，大多数群我都是潜水比较多，我筛选出一些我比较活跃的群，此外还筛出了一些和个人的聊天记录，我和他们聊天很多，同时他们也愿意我把聊天记录拿来这么做，最后大概 50 个聊天的文本文件够我使用。

我写了一个 python 脚本，遍历这些文本文件，找出我的所有发言，以及上一句，做成对话的格式，然后存入 json，这样，我就拥有了一个我自己的微信聊天数据集。

此时我也让同事用爬虫爬取了我自己的所有博客文章，他爬完发给我之后我才想起来，我其实可以用博客后台内置的导出功能直接导出。博客数据虽然也很干净，但我一开始并不知道如何利用，因为我要训练的是聊天的模型，而博客文章是一大段一大段的话，并不是聊天，所以我第一次训练，只用了微信的这些纯聊天记录。

我选择了 chatglm-6b 作为预训练模型，一方面它的中文效果已经被训练的足够好了，另一方面它的参数是 60 亿，我的机器能不太费力的跑起来，还有个原因是，在 github 已经有好几个对其进行微调训练的方案了（我会一起列在文末）。

考虑到我的微信聊天数据最终可用大约 10 万条，我设置了比较低的学习率，同时增加了epoch，在几天前的一个晚上，睡前，我写完训练脚本，并开始运行，然后我就开始睡觉，希望睡醒之后能跑完，但那个晚上我差不多每隔一个小时就醒一次。

早上起来之后，模型训练完了，遗憾的是 loss 下降的并不好，也就意味着 12 个小时训练出来的模型，并不算好，但我是个深度学习的菜鸡，能跑完不报错我已经谢天谢地了，所以我并没有感到失望，而是开始用这个模型来跑对话。

为了增加一点仪式感，我不想用 jupyter 笔记，或在黑黢黢的终端里去聊天，我找了个开源的前端聊天页面，略做修改，然后把模型部署起来，封装了 API ，然后用前端页面去调用这个 API，于是就可以实现比较像那么回事的聊天了。

请不笑话我，我用自己的 10 万条微信聊天记录，训练出的模型，以下是我和他（或者它？）的第一次对话

我又试了下，结果依然不是很好，我不是那种不优化到极致就不好意思拿出手的人，因此我毫不害羞的直接发给了几个朋友，他们给我的反馈是，有点像你，同时他们给我返了对话截图。

第一个版本，这个模型确实具备某些跟我比较类似的点，我说不好，但有一点这种感觉。

如果你问它，你哪里读的大学，或者你老家是哪里，它并不会回答出准确的信息，并且肯定说的是错的，因为我的聊天记录中并不会有很多人这么问我，从某种角度上，这个模型并不了解我，它像是一个克隆。

当我收到一条微信消息，内容为 A，我回复了 B，那么这里是有一些原因的，这些原因中的一部分，储存在我物理脑袋的七八十亿个神经元里，理论上，如果我产生的数据足够多，也许几千亿条，那么一个参数够大的人工智能模型，就能非常接近我的脑子，10 万条也许少了一些，但也足以让模型的 60 亿个参数里改变一部分，使其相较于原始的预训练模型，更接近我一点。

此外它还有个更大的缺点，就是蹦不出来几个字，回答非常简略，这虽然符合我很多时候的微信聊天风格，但并不是我想要的，我想要它说更多话。

此时我忽然想到了我的博客，如何能把这些博客转换为问答呢，我想到了 ChatGPT ，在我精心构造的 prompt 之下，它成功把我博客文章的一段文本，变成了多个对话形式的问答：

某些时候 ChatGPT 会返回一些不符合格式的内容，所以我写了一个校对脚本，来将各种不符合规则的返回，统统修改为标准的json，且字段名不变。

然后我将其封装为一个接口，放在了香港的服务器上，并在我的电脑上写了一个脚本，把我的博客文章按照 500 字划分，拿去批量转成问答，受限于 ChatGPT 的接口速度，我差不多又花了一晚上，才把我的两百多篇博文，转换成了差不多 5000 个对话数据集。

此时我面临一个选择，如果将博客对话加到微信对话数据集里去训练，那么博客对话占比太低，可能影响会非常小，也就是说跟之前的模型差别不大；另一个选择是单纯用文章的这些数据，去训练一个新模型。

我向 6pen 的算法老哥寻求帮助，在确定模型权重可以融合并想办法从他那顺到融合脚本后，采用了后一种方式。

5000 个问答，训练速度很快，一两个小时就够了，下午我一边写文档一边瞅一眼训练进度，下班之前训练完毕，我开始进行模型的融合，让之前的用微信聊天记录训练的模型，和用我的博客训练的模型进行融合。

两个模型的权重可以自由配置，我尝试了多种不同的比例，考虑到模型收敛过程中 loss 还有一些反弹，我还尝试了不同步数的模型版本

我整晚整晚和这些模型对话，找到效果最好的，但我发现，我似乎很难找出来，这些模型，有一些不同的表现，有的会比较暴躁，有的像舔狗一样，有些特别高冷，有些则很热情，然后我意识到，某种程度上，这或许是我的不同面，这么理解虽然肯定会让搞深度学习，并对其中原理烂熟于胸的人嗤之以鼻，但不失一些浪漫。

最终我发现，聊天和文章两个模型，权重比为 7 比 2 ，且采用第 6600 步保存的模型，融合效果在更多时候，都要更好一点，当然也可能是那个时候已经半夜两点，我的判断力有所下降，但无论如何，我就把他确定为最终模型了。

我和他聊了很多。

很明显，他和 ChatGPT 差的极远，没办法帮我写代码，或者写文案，也不够聪明，因为训练用的数据不包含多轮对话，所以多轮对话的理解力更差，与此同时，他对我也不算特别了解，除了知道自己的名字（也就是我的名字），我的其他很多信息，他其实并不能准确回答，但是，他经常会说一些简单的几个字，让我有一种熟悉的感觉，也可能是错觉，谁知道呢。

总的来说，现在存在的所有广为人知的文本大模型，都是用海量的数据训练的，训练过程会尽可能包含全人类所产生的所有信息，这些信息让模型的亿万参数得以不断优化，例如第 2043475 个参数增加 4，第 9047113456 个参数减少 17，然后得到更聪明的神经网络模型。

这些模型变得越来越聪明，但它们更像是人类的，而非个体的，当我用我自己的这些数据去重新训练模型时，我能得到完全不一样的东西，一个更靠近个体的模型，虽然无论是我产生的数据量，还是我采用的预训练模型的参数量和结构，可能都无法支撑起一个能够和我的脑子差不多的模型，但对此进行的尝试，依然非常有意思。

我将这个网页重新部署了一下，并在中间加了一层 serverless 做保护，因此，现在所有人都可以去试试和这个我的数字版聊天，服务由我的祖传 V100 服务器提供，并且只有一台，所以如果人多的话，可能会有各种问题，链接我会放在最下面。

积极的，发自内心的产出更多的数据，就越有可能在未来获得更接近你的数字拷贝，这或许会有一些道德，甚至伦理问题，但这是大概率会发生的事情，之后我的数据积累的更多，或有更好的预训练模型，训练方式，我可能随时都会重新再次尝试训练，这不会是一个盈利，或任何跟商业沾边的项目，这某种程度上算是我自己追寻自己的一种方式。

这样一想，人生似乎都少了一些孤独感。

附

我的数字克隆在线聊天：https://ai.greatdk.com

我使用和参考的项目

• WechatExporter：BlueMatthew/WechatExporter: Wechat Chat History Exporter 微信聊天记录导出备份程序 (github.com)
• chatglm-6b：THUDM/ChatGLM-6B: ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型 | An Open Bilingual Dialogue Language Model (github.com)
• zero_nlp：yuanzhoulvpi2017/zero_nlp: 中文nlp应用(大模型、数据、模型、训练、推理) (github.com)
• chatglm_finetuning：https://github.com/ssbuild/chatglm_finetuning
• MoeChat：Fzoss/MoeChat: 一个比较好看的WEB聊天界面UI (github.com)
• Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model：Stanford CRFM
• LLAMA：facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models (github.com)