Dengan kemajuan pesat dalam teknologi AI, menjadi lebih mudah bagi individu untuk membangun chatbot GPT mereka sendiri.
OpenAImodel transformator generatif yang telah dilatih sebelumnya - mesin di belakangnya ChatGPT - telah menjadi sumber daya bagi mereka yang ingin membangun agen dan perangkat lunak AI mereka sendiri.
Mempelajari cara menyesuaikan agen GPT Anda sendiri memungkinkan Anda untuk memanfaatkan teknologi paling canggih saat ini untuk kasus penggunaan spesifik Anda. Jadi mari kita mulai.
Apa yang dimaksud dengan model GPT ?
Model GPT (generative pre-trained transformer) adalah jenis model bahasa tingkat lanjut yang dikembangkan oleh OpenAI. Model ini menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam untuk memahami dan menghasilkan teks yang mirip dengan manusia.
GPT Model ini dilatih dengan data teks dalam jumlah besar untuk memprediksi kata berikutnya dalam sebuah urutan, sehingga memungkinkan mereka melakukan tugas-tugas seperti menjawab pertanyaan, menulis konten, dan bahkan membuat kode.
Model-model ini banyak digunakan dalam aplikasi seperti chatbot AI, pembuatan konten, dan terjemahan.
GPT telah digunakan di dunia nyata sebagai mesin di balik chatbot dukungan pelanggan, agen penghasil prospek, dan alat penelitian di berbagai disiplin ilmu. Chatbot AI ini dapat ditemukan di mana saja secara online, mulai dari layanan kesehatan dan e-commerce hingga hotel dan real estat.
Siapa yang dapat melatih model GPT ?
Melatih model GPT adalah tugas yang membutuhkan banyak tenaga dan sumber daya. Biasanya, Anda harus memiliki tim dengan pendanaan di belakang Anda - seperti lembaga penelitian, perusahaan yang didanai dengan baik, atau bahkan universitas - untuk memiliki sumber daya yang diperlukan untuk melatih model GPT .
Namun, jauh lebih mudah bagi individu atau perusahaan untuk melatih chatbot GPT mereka sendiri. Dengan melatih GPT chatbot alih-alih model, Anda mendapatkan semua kemampuan yang kuat dari model GPT , tetapi dapat dengan mudah menyesuaikannya dengan kebutuhan Anda sendiri.
Bagaimana model GPT dilatih?
Untuk melatih model GPT sendiri, Anda harus siap - secara finansial dan lainnya - untuk menggunakan perangkat keras yang kuat dan menginvestasikan banyak waktu untuk menyempurnakan algoritme.
Model GPT lahir dari pra-pelatihan, dan dapat dikhususkan lebih lanjut dengan penyempurnaan. Namun, Anda juga dapat membuat chatbot GPT khusus yang tidak melibatkan penyempurnaan, yang merupakan proses intensif yang dapat dengan cepat menjadi mahal.
Pra-pelatihan
Pra-pelatihan adalah proses intensif waktu dan sumber daya yang - untuk saat ini - hanya dapat diselesaikan oleh perusahaan yang memiliki dana besar. Jika Anda membuat chatbot GPT Anda sendiri, Anda tidak akan melakukan pra-pelatihan.
Pra-pelatihan terjadi ketika tim pengembang melatih model untuk dapat memprediksi kata berikutnya secara akurat dalam kalimat yang terdengar oleh manusia. Setelah model dilatih pada sejumlah besar teks, model dapat memprediksi dengan lebih akurat kata mana yang harus mengikuti kata yang mana dalam sebuah kalimat.
Sebuah tim memulai dengan mengumpulkan kumpulan data yang sangat besar. Model kemudian dilatih untuk memecah data dengan membagi teks menjadi kata atau subkata, yang dikenal sebagai token.
Di sinilah 'T' dalam GPT berperan: pemrosesan dan pemecahan teks ini dilakukan oleh arsitektur jaringan saraf yang disebut transformator.
Pada akhir fase pra-pelatihan, model ini memahami bahasa secara luas, tetapi tidak terspesialisasi dalam domain tertentu.
Penyempurnaan
Jika Anda adalah perusahaan dengan kumpulan data yang sangat besar di ujung jari Anda, penyempurnaan mungkin bisa dilakukan.
Fine-tuning adalah melatih model pada dataset tertentu, agar model tersebut menjadi spesialis dalam fungsi tertentu.
Anda bisa melatihnya:
- Teks medis, sehingga dapat mendiagnosis kondisi yang kompleks dengan lebih baik
- Teks hukum, sehingga dapat menulis briefing hukum yang lebih berkualitas dalam yurisdiksi tertentu
- Skrip layanan pelanggan, sehingga mengetahui jenis masalah apa yang cenderung dialami pelanggan Anda
Setelah penyempurnaan, chatbot GPT Anda didukung oleh kemampuan bahasa yang diperolehnya dalam pra-pelatihan, tetapi juga dikhususkan untuk kasus penggunaan khusus Anda.
Tetapi fine-tuning bukanlah proses yang tepat untuk banyak proyek chatbot GPT . Anda tidak perlu melakukan fine-tuning jika Anda mencoba menyesuaikan chatbot.
Faktanya, Anda hanya dapat menyempurnakan chatbot GPT jika Anda memiliki kumpulan data yang sangat besar dengan informasi yang relevan (seperti transkrip panggilan layanan pelanggan untuk perusahaan besar). Jika kumpulan data Anda tidak cukup besar, tidak ada gunanya menghabiskan waktu atau biaya untuk menyempurnakannya.
Untungnya, petunjuk lanjutan dan RAG (retrieval-augmented generation) hampir selalu cukup untuk menyesuaikan chatbot GPT - bahkan jika Anda menerapkannya ke ribuan pelanggan.
3 Cara untuk Menyesuaikan LLMs
Baik itu mesin GPT atau bukan, menyesuaikan LLM memiliki banyak manfaat. Hal ini dapat menjaga kerahasiaan data Anda, mengurangi biaya untuk tugas-tugas tertentu, dan meningkatkan kualitas jawaban dalam kasus penggunaan Anda.
Botpress insinyur perangkat lunak Patrick menjelaskan seluk beluk kustomisasi LLM dalam artikel ini. Berikut ini adalah saran-saran utamanya untuk kustomisasi LLM :
1. Penyetelan halus
Penyempurnaan melibatkan pelatihan model dengan contoh-contoh spesifik untuk membuatnya unggul dalam tugas tertentu, seperti menjawab pertanyaan tentang produk Anda.
Sementara model sumber terbuka membutuhkan kapasitas teknik untuk penyempurnaan, model sumber tertutup seperti GPT-4 atau Claude dapat disempurnakan melalui API, meskipun hal ini meningkatkan biaya. Penyempurnaan sangat berguna untuk pengetahuan statis tetapi tidak ideal untuk pembaruan informasi secara real-time.
2. RAG
Retrieval-augmented generation (RAG ) mengacu pada penggunaan informasi eksternal, seperti dokumen kebijakan SDM, untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan spesifik.
Ini sangat ideal untuk mengakses informasi waktu nyata, seperti chatbot yang memeriksa katalog produk untuk mengetahui stok, dan menghindari kebutuhan untuk menyempurnakan model.
RAG sering kali lebih mudah dan lebih hemat biaya untuk dikelola untuk chatbot berbasis pengetahuan, karena Anda dapat meminta data terbaru tanpa pembaruan model yang konstan.
3. Petunjuk bidikan-N
Pembelajaran N-shot mengacu pada pemberian contoh dalam satu panggilan API LLM untuk meningkatkan kualitas tanggapan. A
emberikan satu contoh (one-shot) secara signifikan meningkatkan jawaban dibandingkan dengan tidak memberikan contoh (zero-shot), sementara menggunakan beberapa contoh (n-shot) semakin meningkatkan akurasi tanpa mengubah model.
Namun demikian, pendekatan ini dibatasi oleh ukuran konteks model, dan penggunaan yang sering dapat meningkatkan biaya; penyempurnaan dapat meniadakan kebutuhan akan contoh bidikan ke-n, tetapi memerlukan lebih banyak waktu penyiapan.
4. Rekayasa yang cepat
Ada teknik rekayasa cepat lainnya, seperti rantai pemikiran, yang memaksa model untuk berpikir keras sebelum memberikan jawaban.
Hal ini meningkatkan kualitas respons, tetapi dengan mengorbankan panjangnya respons, biaya dan kecepatan.
Buat Chatbot GPT yang Dilatih dengan Data Anda
Menggabungkan kekuatan mesin GPT dengan fleksibilitas platform chatbot berarti Anda dapat menggunakan teknologi AI terbaru untuk kasus penggunaan khusus organisasi Anda.
Botpress menyediakan studio seret dan lepas yang memungkinkan Anda membuat GPT chatbot khusus untuk kasus penggunaan apa pun. Kami memungkinkan Anda membuat AI bekerja untuk Anda, tidak peduli bagaimana Anda ingin menggunakannya.
Kami memiliki platform edukasi yang kuat, Botpress Academyserta saluran YouTube yang terperinci. Discord kami memiliki lebih dari 20.000+ pembuat bot, sehingga Anda selalu bisa mendapatkan dukungan yang Anda butuhkan.
Mulai membangun hari ini. Gratis.
Atau hubungi tim penjualan kami untuk mempelajari lebih lanjut.
.svg)
.png)
