（发音为“ par-lay”）是一个python框架，用于共享，训练和测试对话模型，包括开放域聊天，面向任务的对话以及视觉问题解答。 其目标是为研究人员提供： 100+可在同一个地方，使用相同的API集流行，其中 ， ，，，， ， ， ， ， ， ，， ， ，， ， 和 。 请在查看完整列表。 广泛的-从检索基准到“变形金刚”。 大型准备使用现成的模型 无缝集成以进行数据收集和人工评估 与集成，以在聊天界面中将座席与人类联系起来 大量的助手来创建您自己的代理并通过多任务

会话数据集 用于对话响应选择的大型数据集的集合。 该存储库提供了用于创建可重现的数据集的工具，用于训练和评估会话响应模型。 这包括： -37亿条基于话题对话的评论 电影和电视字幕超过4亿行（提供英语和其他语言） -亚马逊产品中超过360万个问题-答案对 机器学习方法最适合诸如此类的大型数据集。 在PolyAI，我们在庞大的对话数据集上训练对话响应模型，然后将这些模型适应对话AI中特定领域的任务。 在庞大的数据集上对大型模型进行预训练的一般方法在图像社区中早已流行，现在在NLP社区中正在兴