- Les modèles GPT sont des systèmes d'IA avancés développés par OpenAI qui peuvent générer des textes de type humain pour des tâches allant de la réponse à des questions au codage et à l'assistance à la clientèle.
- L'entraînement d'un modèle GPT complet à partir de zéro nécessite d'énormes ressources, mais les particuliers et les entreprises peuvent toujours créer des chatbots GPT personnalisés sans pré-entraînement ni mise au point de grands modèles.
- La mise au point d'un modèle GPT permet de l'adapter à un domaine spécialisé, mais nécessite des données et des coûts importants, alors que de nombreux projets s'appuient sur des techniques telles que la génération augmentée par récupération (RAG) ou l'ingénierie intelligente de l'invite pour la personnalisation.
Grâce aux progrès rapides de la technologie de l'IA, il est de plus en plus facile pour les particuliers de créer leurs propres chatbots GPT .
OpenAILe modèle de transformateur génératif pré-entraîné du ChatGPT - est devenu une ressource pour ceux qui cherchent à créer leurs propres agents et logiciels d'IA.
Apprendre à personnaliser votre propre agent GPT vous permet d'exploiter les technologies les plus puissantes de notre époque pour vos cas d'utilisation spécifiques. Commençons donc.
Qu'est-ce qu'un modèle GPT ?
Un modèle GPT (transformateur génératif pré-entraîné) est un type avancé de modèle de langage développé par OpenAI. Il utilise des techniques d'apprentissage profond pour comprendre et générer des textes de type humain.
GPT sont formés sur de grandes quantités de données textuelles pour prédire le mot suivant dans une séquence, ce qui leur permet d'effectuer des tâches telles que répondre à des questions, rédiger du contenu et même coder.
Ces modèles sont largement utilisés dans des applications telles que les chatbots d'IA, la génération de contenu et la traduction.
GPT ont été utilisés dans le monde réel comme moteurs des chatbots d'assistance à la clientèle, des agents de génération de leads et des outils de recherche dans toutes les disciplines. Ces chatbots d'IA peuvent être trouvés partout en ligne, des soins de santé et du commerce électronique aux hôtels et à l'immobilier.
Qui peut former les modèles GPT ?
La formation d'un modèle GPT est une tâche qui demande beaucoup de travail et de ressources. En règle générale, vous devez disposer d'une équipe bénéficiant d'un financement - comme un institut de recherche, une entreprise bien financée ou même une université - pour disposer des ressources nécessaires à la formation d'un modèle GPT .
Cependant, il est beaucoup plus accessible pour les particuliers ou les entreprises de former leurs propres chatbots GPT . En formant un chatbot GPT au lieu d'un modèle, vous bénéficiez de toutes les puissantes capacités d'un modèle GPT , mais vous pouvez facilement l'adapter à vos propres besoins.
3 façons de personnaliser les LLMs
Qu'il s'agisse ou non d'un moteur GPT , la personnalisation d'un site LLM présente de nombreux avantages. Elle permet de préserver la confidentialité de vos données, de réduire les coûts pour des tâches spécifiques et d'améliorer la qualité des réponses dans votre cas d'utilisation.
Botpress Patrick, ingénieur logiciel, explique dans cet article les tenants et les aboutissants de la personnalisation d'un site LLM. Voici ses meilleures suggestions pour la personnalisation de LLM :
1. Mise au point
La mise au point consiste à former un modèle à l'aide d'exemples spécifiques afin qu'il excelle dans une tâche particulière, par exemple répondre à des questions sur votre produit.
Alors que les modèles à source ouverte nécessitent une capacité d'ingénierie pour le réglage fin, les modèles à source fermée tels que GPT-4 ou Claude peuvent être réglés par le biais d'API, bien que cela augmente les coûts. Le réglage fin est particulièrement utile pour les connaissances statiques mais n'est pas idéal pour les mises à jour d'informations en temps réel.
2. RAG
La génération augmentée par récupération (RAG) consiste à utiliser des informations externes, telles qu'un document sur les politiques de ressources humaines, pour répondre à des questions spécifiques.
Elle est idéale pour accéder à des informations en temps réel, par exemple lorsqu'un chatbot vérifie l'état des stocks d'un catalogue de produits, et évite de devoir affiner les modèles.
Le RAG est souvent plus facile et plus rentable à maintenir pour les chatbots basés sur la connaissance, car il est possible d'interroger des données actualisées sans avoir à mettre constamment à jour le modèle.
3. Incitation à la prise de vue en N
L'apprentissage N-shot consiste à fournir des exemples dans un seul appel à l'API LLM afin d'améliorer la qualité des réponses. A
L'ajout d'un exemple (one-shot) améliore considérablement la réponse par rapport à l'absence d'exemples (zero-shot), tandis que l'utilisation de plusieurs exemples (n-shot) améliore encore la précision sans modifier le modèle.
Cependant, cette approche est limitée par la taille du contexte du modèle, et son utilisation fréquente peut augmenter les coûts ; un réglage fin peut éliminer le besoin d'exemples à n coups, mais nécessite plus de temps d'installation.
4. Ingénierie rapide
Il existe d'autres techniques d'ingénierie rapide, comme la chaîne de pensée, qui obligent les modèles à réfléchir à voix haute avant de trouver une réponse.
La qualité de la réponse s'en trouve améliorée, mais au détriment de la longueur, du coût et de la rapidité de la réponse.
Créer un Chatbot GPT formé à partir de vos données
En combinant la puissance du moteur GPT avec la flexibilité d'une plateforme de chatbot, vous pouvez utiliser la dernière technologie d'IA pour les cas d'utilisation personnalisés de votre organisation.
Botpress propose un studio de type "drag-and-drop" qui vous permet de créer des chatbots GPT personnalisés pour n'importe quel cas d'utilisation. Nous vous permettons de mettre l'IA à votre service, quelle que soit la manière dont vous souhaitez la déployer.
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Comment les modèles GPT sont-ils formés ?
Pour former vous-même un modèle GPT , vous devez être prêt - financièrement et autrement - à utiliser du matériel puissant et à investir beaucoup de temps pour perfectionner les algorithmes.
Un modèle GPT est issu d'un pré-entraînement et peut être affiné. Cependant, vous pouvez également créer un chatbot GPT personnalisé qui n'implique pas de réglage fin, ce qui est un processus intensif qui peut rapidement devenir coûteux.
Préformation
La préformation est un processus qui demande beaucoup de temps et de ressources et qui, pour l'instant, ne peut être réalisé que par des entreprises bien financées. Si vous créez votre propre chatbot GPT , vous ne le formerez pas au préalable.
Le pré-entraînement consiste pour l'équipe de développement à entraîner le modèle de manière à ce qu'il soit capable de prédire avec précision le mot suivant dans une phrase à consonance humaine. Une fois que le modèle a été entraîné sur un grand nombre de textes, il peut prédire avec plus de précision quels mots doivent suivre quels mots dans une phrase.
Une équipe commence par collecter un vaste ensemble de données. Le modèle est ensuite entraîné à décomposer les données en divisant le texte en mots ou en sous-mots, appelés "tokens".
C'est là qu'intervient le "T" de GPT : le traitement et la décomposition du texte sont effectués par une architecture de réseau neuronal appelée "transformateur".
À la fin de la phase de pré-entraînement, le modèle comprend la langue de manière générale, mais n'est pas spécialisé dans un domaine particulier.
Mise au point
Si vous êtes une entreprise et que vous disposez d'un vaste ensemble de données, vous pouvez envisager de procéder à des ajustements.
Le réglage fin consiste à entraîner un modèle sur un ensemble de données spécifique, afin qu'il devienne un spécialiste d'une fonction particulière.
Vous pouvez l'entraîner :
Après une mise au point, votre chatbot GPT est alimenté par les capacités linguistiques qu'il a acquises lors de la préformation, mais il est également spécialisé dans votre cas d'utilisation personnalisé.
Mais la mise au point n'est pas le bon processus pour de nombreux projets de chatbot GPT . Vous n'avez pas besoin d'un réglage fin si vous essayez de personnaliser un chatbot.
En fait, vous ne pouvez affiner un chatbot GPT que si vous disposez d'un très grand ensemble de données contenant des informations pertinentes (comme les transcriptions des appels au service client d'une grande entreprise). Si votre ensemble de données n'est pas assez important, cela ne vaut pas la peine de consacrer du temps ou de l'argent à une mise au point.
Heureusement, les messages-guides avancés et le RAG (retrieval-augmented generation) sont presque toujours suffisants pour personnaliser un chatbot GPT , même si vous le déployez auprès de milliers de clients.