Con los rápidos avances de la tecnología de IA, cada vez es más accesible para los particulares crear sus propios chatbots en GPT .
OpenAIEl modelo de transformador generativo preentrenado de ChatGPT - se ha convertido en un recurso para quienes desean crear sus propios agentes y programas de IA.
Aprender a personalizar su propio agente GPT le permite aprovechar las tecnologías más potentes de nuestro tiempo para sus casos de uso específicos. Así que empecemos.
¿Qué es un modelo GPT ?
Un modelo GPT (transformador generativo preentrenado) es un tipo avanzado de modelo lingüístico desarrollado por OpenAI. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para comprender y generar texto similar al humano.
GPT se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para predecir la siguiente palabra de una secuencia, lo que les permite realizar tareas como responder preguntas, redactar contenidos e incluso codificar.
Estos modelos se utilizan ampliamente en aplicaciones como chatbots de IA, generación de contenidos y traducción.
GPT se han utilizado en el mundo real como motores de chatbots de atención al cliente, agentes de generación de clientes potenciales y herramientas de investigación en distintas disciplinas. Estos chatbots de IA se pueden encontrar en todas partes en línea, desde la sanidad y el comercio electrónico hasta los hoteles y el sector inmobiliario.
¿Quién puede formar a los modelos de GPT ?
Entrenar un modelo GPT es una tarea que requiere mucho trabajo y recursos. Por lo general, para disponer de los recursos necesarios para entrenar a un modelo de GPT es necesario contar con un equipo que disponga de financiación, como un instituto de investigación, una empresa bien financiada o incluso una universidad.
Sin embargo, es mucho más accesible para particulares o empresas entrenar sus propios chatbots GPT . Al entrenar un chatbot GPT en lugar de un modelo, obtienes todas las potentes capacidades de un modelo GPT , pero puedes personalizarlo fácilmente según tus propias necesidades.
¿Cómo se entrenan los modelos de GPT ?
Para entrenar un modelo GPT por su cuenta, debe estar preparado -financieramente y en otros aspectos- para utilizar un hardware potente e invertir una cantidad significativa de tiempo en perfeccionar los algoritmos.
Un modelo GPT nace de un preentrenamiento y puede especializarse aún más con un ajuste fino. Sin embargo, también se puede construir un chatbot GPT personalizado que no implique un ajuste fino, lo cual es un proceso intensivo que puede resultar caro rápidamente.
Formación previa
El preentrenamiento es un proceso que requiere mucho tiempo y recursos y que, por el momento, sólo pueden llevar a cabo empresas bien financiadas. Si estás construyendo tu propio chatbot en GPT , no tendrás que preentrenarlo.
El preentrenamiento se produce cuando un equipo de desarrollo entrena el modelo para que sea capaz de predecir con precisión la siguiente palabra de una frase con sonido humano. Una vez que el modelo se ha entrenado con una gran cantidad de texto, puede predecir con mayor exactitud qué palabras deben seguir a cuál en una frase.
Un equipo empieza recopilando un conjunto masivo de datos. A continuación, se entrena al modelo para que descomponga los datos dividiendo el texto en palabras o subpalabras, conocidas como tokens.
Aquí es donde entra la "T" de GPT : este procesamiento y desglose del texto lo realiza una arquitectura de red neuronal llamada transformador.
Al final de la fase de preentrenamiento, el modelo entiende el lenguaje en sentido amplio, pero no está especializado en ningún dominio concreto.
Puesta a punto
Si usted es una empresa con un enorme conjunto de datos a su alcance, el ajuste puede estar sobre la mesa.
El ajuste fino consiste en entrenar un modelo con un conjunto de datos específico, para que se convierta en un especialista en una función concreta.
Podrías entrenarlo:
- Textos médicos, para diagnosticar mejor enfermedades complejas
- Textos jurídicos, para poder redactar informes jurídicos de mayor calidad en una jurisdicción concreta.
- Guiones de atención al cliente, para saber qué tipos de problemas suelen tener sus clientes.
Tras la puesta a punto, su chatbot GPT se nutre de las capacidades lingüísticas que adquirió en el preentrenamiento, pero también se especializa en su caso de uso personalizado.
Pero el ajuste fino no es el proceso adecuado para muchos de los proyectos de chatbot de GPT . No necesitas un ajuste fino si estás intentando personalizar un chatbot.
De hecho, sólo se puede afinar un chatbot de GPT si se dispone de un conjunto de datos muy amplio con información relevante (como las transcripciones de las llamadas de atención al cliente de una gran empresa). Si el conjunto de datos no es lo suficientemente grande, no merece la pena dedicarle tiempo ni dinero.
Por suerte, los avisos avanzados y la generación aumentada por recuperación (RAG) son casi siempre suficientes para personalizar un chatbot de GPT , incluso si lo va a utilizar con miles de clientes.
3 formas de personalizar LLMs
Tanto si se trata de un motor GPT como si no, la personalización de un LLM conlleva una gran cantidad de ventajas. Puede mantener la privacidad de tus datos, reducir los costes de tareas específicas y mejorar la calidad de las respuestas dentro de tu caso de uso.
Botpress Patrick explica en este artículo los pormenores de la personalización de LLM. Estas son sus principales sugerencias para la personalización de LLM :
1. Ajuste fino
El perfeccionamiento consiste en entrenar un modelo con ejemplos específicos para que destaque en una tarea concreta, como responder a preguntas sobre su producto.
Mientras que los modelos de código abierto requieren capacidad de ingeniería para el ajuste fino, los modelos de código cerrado como GPT-4 o Claude pueden ajustarse mediante API, aunque esto aumenta los costes. El ajuste fino es especialmente útil para el conocimiento estático, pero no es ideal para las actualizaciones de información en tiempo real.
2. RAG
La generación aumentada por recuperación (RAG ) se refiere al uso de información externa, como un documento de políticas de RRHH, para responder a preguntas específicas.
Es ideal para acceder a información en tiempo real, como un chatbot que comprueba las existencias de un catálogo de productos, y evita la necesidad de ajustar los modelos.
RAG suele ser más fácil y rentable de mantener para los chatbots basados en el conocimiento, ya que se pueden consultar datos actualizados sin necesidad de actualizar constantemente el modelo.
3. N-shot prompting
N-shot learning se refiere a proporcionar ejemplos en una sola llamada a la API LLM para mejorar la calidad de las respuestas. A
adir un ejemplo (one-shot) mejora significativamente la respuesta en comparación con no dar ningún ejemplo (zero-shot), mientras que utilizar múltiples ejemplos (n-shot) mejora aún más la precisión sin cambiar el modelo.
Sin embargo, este enfoque está limitado por el tamaño del contexto del modelo, y su uso frecuente puede aumentar los costes; el ajuste fino puede eliminar la necesidad de ejemplos n-shot, pero requiere más tiempo de configuración.
4. Ingeniería rápida
Existen otras técnicas de ingeniería de avisos, como la cadena de pensamiento, que obligan a los modelos a pensar en voz alta antes de dar con una respuesta.
Esto aumenta la calidad de la respuesta, pero a costa de la duración, el coste y la rapidez de la misma.
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