'我用個人微信聊天記錄和部落格文章打造了自己的數位化克隆AI'

除了開飛機，做出完美的烤肋排，獲得6塊腹肌以及讓公司賺大錢之外，我一直以來也想做成的一件事，是實現一個聊天機器人。

和多年前簡單透過關鍵字配對回覆的小黃雞，到現在已經堪比人類智慧的 chatgpt，聊天AI一直在進步，但他們和我想的都有一些區別。

我在微信上和很多人聊天，有的人聊得多，有的人聊的少，我在群組裡也會說話，我還會寫博客和公眾號，我會在很多在地方留下評論，我也會發微博，這些是我在網路世界留下的痕跡，某種程度上這些東西構成了世界對我的認知，從這個角度上，也就構成了我。將這些數據——我對不同訊息的回复，我寫的每一篇文章，每一句話，我發過的每一條微博等，全部匯入一個神經網路模型之中，去更新其中的參數，理論上就可以獲得一個我的數位拷貝。

從原理上，這和對chatgpt 說「請扮演一個叫小王的人，他的經歷是XXX」不同，雖然以chatgpt  的智慧，這樣的扮演毫不費力且可能以假亂真，但其實chatgpt 的參數並沒有改變，這更像是“扮演”而非“重塑”，chatgpt  的上千億個參數並沒有改變一個，它從你之前的文本中獲取一些信息，然後用它的智慧來應對你。

我喜歡在文章裡寫一些沒有太大用處的比喻，並喜歡在最後做一些總結，跟人聊天的時候，我喜歡用「可以的」來敷衍，同時用臥槽來表示驚訝，我某些時候少言寡語，另一些時候則滔滔不絕，這是我自己能夠感知的一些特點，此外還有更多我自己都無法察覺的固定習慣，但這些微妙又模糊的東西，我無法告訴chatgpt，這就像你做自我介紹，可以介紹的很豐富，但和真正的你，依然差之千里，甚至有時候截然相反，因為當我們意識等到自己的存在的時候，我們其實是在表演自己，只有在我們沒有意識到自己的存在，而融入生活的時候，我們才是真正的自己。

在chatgpt 發布之後基於興趣去學習文本大模型的技術原理，有一種49 年入國軍的感覺，因為對個人愛好者來說，做出在任何方面或再細小的垂直領域超越chatgpt 的可能性已經不存在了，同時它又不開源，除了使用，沒有別的可打的主意。

但最近2個月出現的一些開源文字預訓練模型，例如大名鼎鼎的 llama 和 chatglm6b，讓我那個克隆自己的想法又開始蠢蠢欲動起來，上週，我準備試試看。

首先我需要數據，足夠多且全部都由我產生的數據，最簡單的數據來源是我的微信聊天記錄和博客，因為沒有完全清空微信聊天記錄，從2018 年到現在，我手機裡的微信佔了80G的儲存空間，對此我一直有一種家裡被人強佔一塊地兒的感覺，現在如果能把這裡的數據利用起來，我會和這80G冰釋前嫌。

 

我在幾年前曾經備份過我的微信聊天記錄，我又找到了當年使用的工具，是一個在github 開源的工具，叫做WechatExporter，連結我會放到文末，使用這個工具，可以實現在Windows 電腦上備份iPhone 中的手機微信的所有聊天記錄，並導出成純文字格式，這是一個需要耐心的操作，因為首先需要將整支手機備份在電腦上，然後這個工具會從備份檔案讀取到微信的記錄，並匯出。

我大概花了4個小時備份，然後很快就導出了我所有的微信聊天記錄，其按照聊天對象，被導出到了許多個文本文件中

#這裡麵包含了群組聊天和一對一的聊天。

然後我開始做數據清洗，大多數群我都是潛水比較多，我篩選出一些我比較活躍的群，此外還篩出了一些和個人的聊天記錄，我和他們聊天很多，同時他們也願意我把聊天記錄拿來這麼做，最後大概50個聊天的文字檔案夠我使用。

我寫了一個python 腳本，遍歷這些文本文件，找出我的所有發言，以及上一句，做成對話的格式，然後存入json，這樣，我就擁有了一個我自己的微信聊天資料集。

此時我也讓同事用爬蟲爬取了我自己的所有博客文章，他爬完發給我之後我才想起來，我其實可以用博客後台內建的匯出功能直接匯出。雖然部落格資料也很乾淨，但我一開始並不知道如何利用，因為我要訓練的是聊天的模型，而部落格文章是一大段一大段的話，並不是聊天，所以我第一次訓練，只用了微信的這些純聊天記錄。

我選擇了chatglm-6b 作為預訓練模型，一方面它的中文效果已經被訓練的足​​夠好了，另一方面它的參數是60 億，我的機器能不太費力的跑起來，還有個原因是，在github 已經有好幾個對其進行微調訓練的方案了（我會一起列在文末），此外它還可以簡稱為6B，和我做的6pen 都姓6，這也讓我更傾向於用它。

考慮到我的微信聊天資料最終可用大約10 萬條，我設定了比較低的學習率，同時增加了epoch，在幾天前的一個晚上，睡前，我寫完訓練腳本，並開始運行，然後我就開始睡覺，希望睡醒之後能跑完，但那個晚上我差不多每隔一個小時就醒一次。

早上起床之後，模型訓練完了，遺憾的是loss 下降的並不好，也就意味著12個小時訓練出來的模型，並不算好，但我是個深度學習的菜雞，能跑完不報錯我已經謝天謝地了，所以我並沒有感到失望，而是開始用這個模型來跑對話。

為了增加一點儀式感，我不想用jupyter 筆記，或在黑黢黢的終端裡去聊天，我找了個開源的前端聊天頁面，略做修改，然後把模型部署起來，封裝了API ，然後用前端頁面去呼叫這個API，於是就可以實現比較像那麼回事的聊天了。

請不笑話我，我用自己的10 萬條微信聊天記錄，訓練出的模型，以下是我和他(或者它？)的第一次對話

 

我又試了下，結果依然不是很好，我不是那種不優化到極致就不好意思拿出手的人，因此我毫不害羞的直接發給了幾個朋友，他​​們給我的回饋是，有點像你，同時他們給我回了對話截圖。

#第一個版本，這個模型確實具備某些跟我比較類似的點，我說不好，但有一點這種感覺。

如果你問它，你哪裡讀的大學，或者你老家是哪裡，它並不會回答出準確的信息，並且肯定說的是錯的，因為我的聊天記錄中並不會有很多人這麼問我，從某個角度上，這個模型並不了解我，它像是個克隆。

當我收到一條微信訊息，內容為A，我回覆了B，那麼這裡是有一些原因的，這些原因中的一部分，儲存在我物理腦袋的七八十億個神經元裡，理論上，如果我產生的數據夠多，也許幾千億條，那麼一個參數夠大的人工智慧模型，就能非常接近我的腦子，10萬條也許少了一些，但也足以讓模型的60億個參數改變一部分，使其相較於原始的預訓練模型，更接近我一點。

此外它還有個更大的缺點，就是蹦不出來幾個字，回答非常簡略，這雖然符合我很多時候的微信聊天風格，但並不是我想要的，我想要它說更多話。

此時我忽然想到了我的博客，如何能把這些博客轉換為問答呢，我想到了chatgpt ，在我精心構造的prompt 之下，它成功把我博客文章的一段文本，變成了多個對話形式的問答：

某些時候chatgpt 會回傳一些不符合格式的內容，所以我寫了一個校對腳本，來將各種不符合規則的返回，統統修改為標準的json，且欄位名稱不變。

然後我將其封裝為一個接口，放在了香港的伺服器上，並在我的電腦上寫了一個腳本，把我的部落格文章按照500字劃分，拿去批量轉成問答，受限於chatgpt的介面速度，我差不多又花了一晚上，才把我的兩百多篇博文，轉換成了差不多5000 個對話資料集。

此時我面臨一個選擇，如果將部落格對話加到微信對話資料集裡去訓練，那麼部落格對話佔比太低，可能影響會非常小，也就是說跟之前的模型差別不大；另一個選擇是單純用文章的這些數據，去訓練一個新模型。

我向 6pen 的演算法老哥尋求幫助，在確定模型權重可以融合併想辦法從他那順到融合腳本後，採用了後一種方式。

5000個問答，訓練速度很快，一兩個小時就夠了，下午我一邊寫文檔一邊瞅一眼訓練進度，下班之前訓練完畢，我開始進行模型的融合，讓之前的用微信聊天記錄訓練的模型，和用我的部落格訓練的模型進行融合。

兩個模型的權重可以自由配置，我嘗試了多種不同的比例，考慮到模型收斂過程中loss 還有一些反彈，我還嘗試了不同步數的模型版本

我整晚整晚和這些模型對話，找到效果最好的，但我發現，我似乎很難找出來，這些模型，有一些不同的表現，有的會比較暴躁，有的像舔狗一樣，有些特別高冷，有些則很熱情，然後我意識到，某種程度上，這或許是我的不同面，這麼理解雖然肯定會讓搞深度學習，並對其中原理爛熟於胸的人嗤之以鼻，但不失一些浪漫。

最終我發現，聊天和文章兩個模型，權重比為7 比2 ，且採用第6600 步保存的模型，融合效果在更多時候，都要更好一點，當然也可能是那個時候已經半夜兩點，我的判斷力有所下降，但無論如何，我就把他確定為最終模型了。

我跟他聊了很多。

##很明顯，他和chatgpt 差的極遠，沒辦法幫我寫代碼，或者寫文案，也不夠聰明，因為訓練用的數據不包含多輪對話，所以多輪對話的理解力更差，與此同時，他對我也不算特別了解，除了知道自己的名字（也就是我的名字），我的其他很多信息，他其實並不能準確回答，但是，他經常會說一些簡單的幾個字，讓我有一種熟悉的感覺，也可能是錯覺，誰知道呢。

總的來說，現在存在的所有廣為人知的文本大模型，都是用海量的數據訓練的，訓練過程會盡可能包含全人類所產生的所有信息，這些信息讓模型的億萬參數得以持續優化，例如第2043475個參數增加4，第9047113456個參數減少17，然後得到更聰明的神經網路模型。

這些模型變得越來越聰明，但它們更像是人類的，而非個體的，當我用我自己的這些數據去重新訓練模型時，我能得到完全不一樣的東西，一個更靠近個體的模型，雖然無論是我產生的數據量，還是我採用的預訓練模型的參數量和結構，可能都無法支撐起一個能夠和我的腦子差不多的模型，但對此進行的嘗試，依然非常有趣。

我將這個網頁重新部署了一下，並在中間加了一層serverless 做保護，因此，現在所有人都可以去試試和這個我的數位版聊天，服務由我的祖傳V100伺服器提供，而且只有一台，所以如果人多的話，可能會有各種問題，連結我會放在最下面。

積極的，發自內心的產出更多的數據，就越有可能在未來獲得更接近你的數字拷貝，這或許會有一些道德，甚至倫理問題，但這是大概率會發生的事情，之後我的資料累積的更多，或有更好的預訓練模型，訓練方式，我可能隨時都會重新再次嘗試訓練，這不會是一個盈利，或任何跟商業沾邊的項目，這某種程度上算是我自己追尋自己的一種方式。

這樣一想，人生似乎都少了一些孤獨感。

附
• 我的數位克隆線上聊天：https://ai.greatdk.com
• 你也可以透過點擊最下面的閱讀原文去體驗，不過因為只有一台祖傳V100顯示卡在提供推理，所以我設定了請求限制，即便如此，它也可能掛掉，我會每隔10分鐘重啟一下這個服務，如果你確實有興趣，且發現它掛了，可以過段時間再試試看
• 我使用和參考的項目：
• WechatExporter：https://github.com/BlueMatthew/WechatExporter
• #chatglm-6b ：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
• zero_nlp：https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp

chatglm_finetuning：https://github.com/ssbuild######chatglm_finetuning：https://github.com/ssbuild######chatglm_finetuning：https://github。 /chatglm_finetuning######MoeChat：https://github.com/Fzoss/MoeChat######Alpaca: https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html## ####LLAMA：https://github.com/facebookresearch/llama######

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