想做一个可以跟人聊天的ai要怎么弄？

我有位挚友去世了，我想把弄个ai用聊天记录来学习她讲话，要怎么做的？

发表于 2025-4-18 12:54:40

大语言模型实现人机交流的全过程可以分为以下几个关键环节，每个环节都包含丰富的技术细节：
一、数据准备：构建知识的原材料库

海量语料收集

来源：互联网公开文本（网页、书籍、论文、对话记录等）、专业领域资料、多语言内容
数据量：通常需要TB级原始文本（相当于数百万本书）
案例：维基百科、GitHub代码、Reddit讨论等都被广泛使用

数据预处理流水线

清洗过滤：去除乱码/广告/重复内容，识别并剔除有害信息
分词处理：将句子拆分为最小语义单元（如&#34;ChatGPT&#34;可能被拆为[&#34;Chat&#34;,&#34;G&#34;,&#34;PT&#34;]）
质量增强：通过回译（中→英→中）生成多样化的表达方式
格式统一：将所有文本转换为模型可读的数字化ID序列

AI三要素：数据、算力、算法

二、模型架构：搭建智能&#34;大脑&#34;的结构

Transformer核心设计

自注意力机制：让每个字词都能&#34;关注&#34;上下文相关部分（类似阅读时用荧光笔标记重点）
位置编码：给词语添加&#34;位置坐标&#34;（避免&#34;猫追老鼠&#34;和&#34;老鼠追猫&#34;被等同处理）
多头机制：并行分析词语间的多种关联模式（语法/情感/逻辑等）

分层处理结构

嵌入层：将文字转化为768维或更高的数学向量（类似给每个词生成专属二维码）
12-96个处理层：逐层提取从基础语法到深层语义的特征
输出层：将最终向量转化为概率分布，预测下一个词

三、训练过程：知识吸收与消化

预训练阶段

训练目标：让模型学会&#34;完形填空&#34;（预测被遮挡的词语）
硬件配置：使用数千块GPU/TPU芯片并行计算（相当于数万台游戏主机的算力）
训练耗时：通常需要数周至数月（GPT-3训练耗时约34天）

微调优化

指令微调：用问答对教模型理解人类指令（如&#34;翻译以下句子&#34;）
安全对齐：通过负面示例训练模型规避有害回复
人类反馈强化学习（RLHF）：根据人工评分优化回答质量

大模型微调

四、生成机制：对话的创作过程

输入处理阶段

上下文缓存：自动记住对话历史（最新模型可记忆数万字上下文）
意图识别：分析问题类型（知识查询/创意写作/数学计算等）
知识检索：部分模型会实时查询外部知识库补充信息

文本生成策略

束搜索（Beam Search）：保留多个候选答案路径择优选择
温度系数：控制创造性（0.2生成保守回答，1.0更具创意）
重复惩罚：自动检测并避免车轱辘话
安全过滤：实时检测并拦截违规内容

五、优化部署：让模型更实用

工程优化技术

量化压缩：将32位浮点数转为8位整数（缩小模型体积4倍）
知识蒸馏：训练小模型模仿大模型行为（如TinyBERT）
服务加速：使用CUDA核函数优化推理速度

持续学习机制

增量训练：定期用新数据更新模型知识（如新冠疫情信息）
插件系统：连接计算器/数据库等工具提升准确性
A/B测试：同时部署多个版本模型对比效果

六、应用场景示例

智能客服系统

实时分析用户情绪（通过表情符号/标点/用词）
自动生成工单摘要
多轮对话状态跟踪

教育辅导场景

错题解析：自动识别知识薄弱点
个性化出题：根据学生水平动态调整难度
代码辅导：逐行解释程序错误

AI能做什么？

七、关键技术挑战

知识保鲜问题

处理时效性信息（如体育赛事比分）
应对专业领域更新（如医学指南修订）

多模态扩展

图文结合理解（分析带图表的报告）
语音交互优化（处理方言和口音）

推理能力提升

复杂数学证明推导
多步骤逻辑推理（如侦探推理题）

这种技术实现方式使得大语言模型不仅能进行日常对话，还能完成代码编写、文案创作、数据分析等复杂任务。随着硬件算力的提升和算法的改进，未来的对话系统将更加智能化和拟人化，在保持逻辑严谨性的同时，展现出更强的创造性和情境理解能力。

发表于 2025-4-18 13:04:14

这个感觉和”数字永生“有点相似，现在很多数字人公司已经有成熟的方案，也已经有公司能训练类GPTs的数字分身~
上个月，OpenAI发布了GPTs功能，大家可能都看到了，这个功能就是让普通人可以自定义自己的GPT工具。这意味着，你可以跳过那些复杂的开发流程，无需再依赖开发者，而可以自主创建一个个性化的GPT。
例如，如果你提供了关于球赛的内容给GPT，它将能够理解球赛，并迅速变成一个球赛解说员。
但是国内用GPT有诸多限制，最近我发现了一款数字人工具”1号AI“，可以选择GPT大模型，有意思的是这个GPT大模型可以连接数字人，能像GPTs一样为数字分身设定角色，可以设定为医生、教师、保险人等，也像题主所提到的，把去世朋友的聊天记录喂给它，慢慢就训练成一个朋友的数字分身，创造的这种具有交互性数字分身，具备大脑，可以持续学习和成长，可以说是将GPTs的图文交互能力提升到了数字分身视频交互的新高度。
比如，我试用了一下，选择数字人分身，设定好角色、姓名、简介，选择GPT大模型，那么她就能直接视频面对面对话，给我推荐合适的意外险了，反应也很迅速，是不是很神奇？

在这上面能训练一个自己想训练的AI人物，他知道你的过往经历、你的学历知识、你的所见所闻、你手机、电脑、平板等上面的浏览记录等，根据这些他可以和你对话，或者他给你的生活、工作提出准确的建议，或者直接帮你解决工作上的问题，让你多了一个超级助理，甚至可以直接代替我们聊客户、解答问题、转化线索并持续提供服务。
对企业和品牌而言也同样适用，比如让其扮演服务型数字分身，在展会、博物馆和旅游等场景中代替真人，化身引导员、客服和讲解人员等，介绍公司、产品和提供服务，从而有效地减少人力成本，提高企业效率。
除了基于题主提到的训练”朋友“的分身，如果你是父母的角色，你可以为孩子打造一个既会讲故事又会陪伴的AI伙伴！如果你是在外工作的孩子，可以打造一个自己的分身陪在父母身边......除此之外，这上面还有很多的数字人形象，还拥有AI写脚本、热门脚本更新、视频一键成片、上百+视频模板等多项功能，都挺实用的！

发表于 2025-4-18 13:14:01

你可以用chatgpt来模仿她的性格，口吻，人生经历，你需要把这些信息都告诉gpt，让gpt来扮演这个人物。你需要尽可以详细地描述给gpt。
比如：你需要扮演一个人，你的名字叫做小文，你的性格极其温柔，你从小就备受长辈的宠爱等等，......接下来，请你作为小文来跟我对话。
推荐我自用的一个中文站，对接了GPT模型，不需要科学上网就能用。点我查看

发表于 2025-4-18 13:22:40

花钱买个chatgpt最新的，然后从网上搜教程，录入你好友的语音，训练一下。
Chatgpt在工作中作用也很大。
最后告诉你，最好不要用做这个ai的聊天，因为你真的和你朋友关系很好，那么你和ai的每一次聊天都在刺痛你，都在提醒你，他已经去世了。把他放你心里，带着他的愿望，好好活着。不是有句话叫做，真正的死亡是被遗忘嘛。不要忘记他就好

发表于 2025-4-18 13:34:53

很遗憾听到你的朋友去世的消息，使用聊天记录训练AI模仿聊天风格，也是怀念挚友的一种方式，但也希望你能够在接下来的日子中，能够尽快走出来，毕竟逝者已逝，不要沉浸在痛失挚友的悲痛中。
接下来就大概给你讲解一下如何训练ai来模仿和好友的聊天，这里我也用最简单的一种方式来说，不涉及到技术、建模之类的。
需要准备好和好友的聊天记录，然后将这些聊天记录转化到一份TXT文档中作为备用，截取一段可以体现她聊天风格的记录即可，也可以适当多一些，包括你自己的，都保存下来。
聊天内容可以以这样的形式保存：

好友：
我：
好友：
我：

如果有语音，就把语音转化成文字
准备好数据后，选择一个合适的AI聊天平台，可以选择Chatgpt、百度的文心一言、讯飞星火等等，有很多可以选择，这里我就用一个国内的chatgpt作为演示，平台就自己选择，我们需要用到的平台是可以让AI学习和生成回复，如果聊天内容中有敏感信息，需要进行过滤一下。
这里我们需要给AI准备一段提示词：

我需要你扮演成我的好友，在微信上和我聊天，你需要学习她的聊天风格，除了聊天外，你不可以说其他任何和聊天内容不相关的文字，接下来我会给你提供我和她的聊天内容，当你收到聊天内容后，只需要回复“收到”，在我没有发送“结束”这词给你之前，你需要一直扮演这个角色，明白吗？

接下来你就将准备好的聊天记录发送给AI，发送给它后，如果输出效果达不到自己的要求，可以适当修改上面的描述语，或者在过程中，让AI进行改正。
然后你就可以得到一个和你朋友聊天风格一样的聊天模型，输入你想和说的话，它会根据你学习到的信息生成回复，但是也要明白，ai只是根据你的朋友聊天记录来学习，并不能狗真正代表你朋友的思想和个性，实际运用过程中可能会有所差别。

想做一个可以跟人聊天的ai要怎么弄？

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