Wie kann ich mein eigenes GPT Modell trainieren?

Mit den rasanten Fortschritten in der KI-Technologie wird es für Privatpersonen immer einfacher, ihre eigenen GPT Chatbots zu erstellen.

OpenAIDas generative, vortrainierte Transformer-Modell - der Motor hinter ChatGPT - ist zu einer Ressource für diejenigen geworden, die ihre eigenen KI-Agenten und -Software entwickeln wollen.

Wenn Sie lernen, wie Sie Ihren eigenen GPT -Agenten anpassen, können Sie die leistungsfähigsten Technologien unserer Zeit für Ihre speziellen Anwendungsfälle nutzen. Fangen wir also an.

Was ist ein GPT Modell?

Ein GPT Modell (generative pre-trained transformer) ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es nutzt Deep-Learning-Techniken, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen.

GPT Modelle werden auf großen Mengen von Textdaten trainiert, um das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen, so dass sie Aufgaben wie das Beantworten von Fragen, das Schreiben von Inhalten und sogar das Codieren übernehmen können.

Diese Modelle werden häufig in Anwendungen wie KI-Chatbots, Inhaltserstellung und Übersetzung eingesetzt.

GPT Modelle wurden in der realen Welt als Motoren hinter Chatbots für den Kundensupport, Agenten für die Lead-Generierung und Recherchetools in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Diese KI-Chatbots sind überall online zu finden, vom Gesundheitswesen und E-Commerce bis hin zu Hotels und Immobilien.

Wer kann GPT Modelle trainieren?

Die Ausbildung eines GPT Modells ist eine arbeits- und ressourcenintensive Aufgabe. In der Regel benötigen Sie ein Team mit finanzieller Unterstützung - z. B. ein Forschungsinstitut, ein gut finanziertes Unternehmen oder sogar eine Universität -, um über die notwendigen Ressourcen für die Schulung eines GPT Modells zu verfügen.

Für Einzelpersonen oder Unternehmen ist es jedoch viel einfacher, ihre eigenen GPT Chatbots zu trainieren. Wenn Sie einen GPT Chatbot anstelle eines Modells trainieren, erhalten Sie alle leistungsstarken Funktionen eines GPT Modells, können es aber leicht an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen.

Wie werden die Modelle von GPT trainiert?

Um ein GPT Modell selbst zu trainieren, müssen Sie bereit sein - auch finanziell -, leistungsstarke Hardware zu verwenden und viel Zeit in die Perfektionierung der Algorithmen zu investieren.

Ein Modell von GPT entsteht aus dem Vortraining und kann durch Feinabstimmung weiter spezialisiert werden. Sie können jedoch auch einen angepassten GPT Chatbot erstellen, der keine Feinabstimmung erfordert, was ein intensiver Prozess ist, der schnell teuer werden kann.

Vor der Ausbildung

Die Vorschulung ist ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess, der vorerst nur von finanzstarken Unternehmen durchgeführt werden kann. Wenn Sie Ihren eigenen Chatbot GPT bauen, werden Sie ihn nicht vortrainieren.

Beim Vortraining trainiert das Entwicklungsteam das Modell, damit es das nächste Wort in einem menschlich klingenden Satz genau vorhersagen kann. Nachdem das Modell mit einer großen Menge an Text trainiert wurde, kann es genauer vorhersagen, welche Wörter in einem Satz auf welche folgen sollten.

Ein Team beginnt mit der Erfassung eines umfangreichen Datensatzes. Das Modell wird dann so trainiert, dass es die Daten in Wörter oder Unterwörter, so genannte Tokens, unterteilt.

Hier kommt das "T" in GPT ins Spiel: Diese Textverarbeitung und -aufschlüsselung wird von einer neuronalen Netzarchitektur, einem so genannten Transformer, übernommen.

Am Ende der Pre-Trainingsphase versteht das Modell Sprache im Allgemeinen, ist aber nicht auf einen bestimmten Bereich spezialisiert.

Feinabstimmung

Wenn Sie ein Unternehmen sind, das über einen riesigen Datensatz verfügt, könnte eine Feinabstimmung auf dem Tisch liegen.

Bei der Feinabstimmung wird ein Modell mit einem bestimmten Datensatz trainiert, damit es zu einem Spezialisten für eine bestimmte Funktion wird.

Sie könnten es antrainieren:

• Medizinische Texte, um komplexe Erkrankungen besser diagnostizieren zu können
• Rechtstexte, um qualitativ hochwertigere juristische Schriftsätze in einem bestimmten Rechtsgebiet zu verfassen
• Skripte für den Kundendienst, damit er weiß, welche Probleme Ihre Kunden haben

Nach der Feinabstimmung verfügt Ihr GPT Chatbot über die Sprachfähigkeiten, die er beim Vortraining erworben hat, ist aber auch auf Ihren individuellen Anwendungsfall spezialisiert.

Aber die Feinabstimmung ist nicht der richtige Prozess für viele GPT Chatbot-Projekte. Sie brauchen keine Feinabstimmung, wenn Sie versuchen, einen Chatbot anzupassen.

Eine Feinabstimmung eines GPT Chatbots ist nur möglich, wenn Sie über einen sehr großen Datensatz mit relevanten Informationen verfügen (z. B. die Anrufprotokolle des Kundendienstes eines großen Unternehmens). Wenn Ihr Datensatz nicht groß genug ist, lohnt sich die Feinabstimmung weder zeitlich noch finanziell.

Glücklicherweise reichen erweiterte Eingabeaufforderungen und RAG (retrieval-augmented generation) fast immer aus, um einen GPT Chatbot anzupassen - selbst wenn Sie ihn für Tausende von Kunden einsetzen.

3 Möglichkeiten zur Anpassung von LLMs

Unabhängig davon, ob es sich um eine GPT -Engine handelt oder nicht, bringt die Anpassung einer LLM eine Fülle von Vorteilen mit sich. Sie können Ihre Daten geheim halten, die Kosten für bestimmte Aufgaben senken und die Qualität der Antworten in Ihrem Anwendungsfall verbessern.

Botpress Software-Ingenieur Patrick erklärt in diesem Artikel die Besonderheiten der Anpassung von LLM. Hier sind seine besten Vorschläge für die Anpassung von LLM :

1. Feinabstimmung

Bei der Feinabstimmung wird ein Modell mit spezifischen Beispielen trainiert, um es für eine bestimmte Aufgabe, z. B. die Beantwortung von Fragen zu Ihrem Produkt, zu optimieren.

Während Open-Source-Modelle technische Kapazitäten für die Feinabstimmung erfordern, können Closed-Source-Modelle wie GPT-4 oder Claude über APIs feinabgestimmt werden, was allerdings die Kosten erhöht. Die Feinabstimmung ist besonders nützlich für statisches Wissen, aber nicht ideal für die Aktualisierung von Informationen in Echtzeit.

2. RAG

Retrieval-augmented generation (RAG ) bezieht sich auf die Verwendung externer Informationen, wie z.B. ein Dokument mit Personalrichtlinien, um bestimmte Fragen zu beantworten.

Sie ist ideal für den Zugriff auf Echtzeitinformationen, z. B. wenn ein Chatbot einen Produktkatalog auf Lagerbestände überprüft, und macht eine Feinabstimmung der Modelle überflüssig.

RAG ist für wissensbasierte Chatbots oft einfacher und kostengünstiger zu pflegen, da Sie aktuelle Daten ohne ständige Modellaktualisierungen abfragen können.

3. N-Schuss-Eingabeaufforderung

N-Shot-Lernen bezieht sich auf die Bereitstellung von Beispielen in einem einzigen LLM API-Aufruf, um die Qualität der Antworten zu verbessern. A

Die Angabe eines Beispiels (one-shot) verbessert die Antwort deutlich im Vergleich zu keiner Angabe (zero-shot), während die Verwendung mehrerer Beispiele (n-shot) die Genauigkeit weiter verbessert, ohne das Modell zu verändern.

Dieser Ansatz ist jedoch durch die Kontextgröße des Modells begrenzt, und eine häufige Verwendung kann die Kosten erhöhen; eine Feinabstimmung kann den Bedarf an n-fachen Beispielen eliminieren, erfordert jedoch mehr Einrichtungszeit.

4. Schnelles Engineering

Es gibt noch andere Prompt-Engineering-Techniken, wie z. B. die Gedankenkette, die Modelle dazu zwingt, laut zu denken, bevor sie eine Antwort geben.

Dies erhöht die Qualität der Antwort, allerdings auf Kosten der Antwortdauer, der Kosten und der Geschwindigkeit.

Erstellen Sie einen GPT , der auf Ihre Daten trainiert wurde

Durch die Kombination der Leistung der GPT Engine mit der Flexibilität einer Chatbot-Plattform können Sie die neueste KI-Technologie für die individuellen Anwendungsfälle Ihres Unternehmens nutzen.

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