此項目鏈接爲ParlAI Projects主頁，列出了基於ParlAI框架實現的各類projects。本篇文章則主要介紹Chit-chat任務中，基於ParlAI的模型表現，以及使用方法。
Requirements
- python 3.6
- torchtext
Steps
- clone
git clone https://github.com/facebookresearch/ParlAI.git ~/ParlAI
conda create -n parl python=3.6
source activate parl
tmux new -s parl
tmux attach -t parl
- install
cd ~/ParlAI; python setup.py develop
如遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'parlai.zoo.convai2.build"，請注意checkout stephenroller支持的convai2最後一版本如下：
git checkout convai2archive
重新python setup.py develop，即安裝成功。
Persona-Chat[project]
Task & models for chitchat with a given persona.
python projects/personachat/scripts/kvmemnn_interactive.py
ModelZoo
這裏再從PartAI的ModelZoo中選取幾個模型示例來試驗下效果。
Self-Feeding Chatbot
Paper: Learning from Dialogue after Deployment:Feed Yourself, Chatbot!
PartAI工程目錄下，交互示例：
python projects/self_feeding/interactive.py --model-file zoo:self_feeding/hh131k_hb60k_fb60k_st1k/model
下面問幾個問題驗證以下chatbot的一致性問題（Enter Your Message是用戶輸入，SelfFeeding是對應的回覆）：
可以看出，當問出是否有兄弟姐妹，與是否有家人時，出現了常見的chatbot前後不一致的問題，缺少固定的chatbot個人信息，打破真實性。
在看下面這個示例，當連續提出多個問題（最喜歡的食物？你的名字？）時，此模型只識別到一個問題（你的名字？），並給出對應回答（my name is mia, yours?)，同時即便給出了yours?這個問題，也並沒有對用戶的回答（anika）作出對應迴應，在很多類似情況下，也表明模型缺乏"listen to your partners"的會話技巧。
附贈有趣對話片段：
Blended Skill Talk models
Paper:Recipes for building an open-domain chatbot
Projects:Blender
Projects:Blended Skill Talk
接下來看下Blender的表演（注意已切回master）：
Blender 90M
python parlai/scripts/safe_interactive.py -mf zoo:blender/blender_90M/model -t blended_skill_talk
不得不說，還真的挺秀的。
一點小缺點吧，還是存在前後回答不一致的問題，譬如前文其回答兩個哥哥和一個妹妹，後文的回答卻出現了early 20’s(20-23)的brother和late 20’s的sister(27-29)，年齡描述前後相悖：
Blender 2.7B
python parlai/scripts/safe_interactive.py -mf zoo:blender/blender_3B/model -t blended_skill_talk
“what’s your favorite part in the book"被識別爲offensive，bot不予回覆，提示"Unsafe model reply detected. Clearing agent history. Please try again”…結尾意外收穫飛艇友軍:)
Blender 9.4B
python parlai/scripts/safe_interactive.py -mf zoo:blender/blender_9B/model -t blended_skill_talk