生成式大语言模型(LLM)在问答(QA)和对话系统等多种应用中取得了巨大成功。然而在中医问答等专业领域，若未经领域特定数据集的微调，这些模型可能表现欠佳。为此，我们推出了专为中医问答设计的对话模型MedChatZH。该模型基于中医典籍进行预训练，并通过精心构建的医疗指令数据集进行微调。在实际医疗对话数据集上的测试表明，其性能优于多个强基线模型。我们已将模型、代码和数据集发布于https://github.com/tyang816/MedChatZH，以促进中医药与大语言模型领域的进一步研究。

EVA 是一个专门针对中文设计的开放域对话系统，它利用了大规模生成式预训练技术，能够与用户进行自然流畅的多轮对话。该系统通过大量的文本数据训练，具备了广泛的知识覆盖面和强大的语言生成能力，可以应用于各种场景，如智能客服、聊天机器人等。在开发过程中，EVA 采用了先进的 Transfo...

Proactive Human-Machine Coversation with Explicit Conversation Goals ACL 2019 一、动机 人机对话是人工智能的一项基本挑战，涉及语言理解、对话控制和语言生成等关键技术，受到了学术界和工业界的广泛关注。但目前的人机对话普遍存在以下问题： 机器大多是被动对话形式，即机器的回复是用于响应用户的输入，无法像人一样进行充分的信息交互 机器的对话漫无目的，缺乏像人一样的自主意识 因此，我们提出了主动对话任务： 给机器设定对话目标 让机器...