Bagaimana cara melatih model GPT saya sendiri?

Dalam artikel ini, kami mempelajari seluk-beluk model GPT, termasuk apa yang diperlukan untuk memulai pelatihan Anda sendiri.

‍

Dengan kemajuan teknologi, semakin banyak model pembelajaran mesin yang diciptakan setiap harinya. Salah satu model tersebut adalah Generative Pre-trained Transformer (GPT) yang dipelopori oleh OpenAI, yang telah diadopsi secara luas akhir-akhir ini karena keserbagunaan dan keefektifannya. Dengan semakin banyaknya aplikasi yang mengandalkan GPT untuk operasinya, memiliki pengetahuan tentang jenis model ini menjadi semakin penting.

‍

Apa yang dimaksud dengan Model GPT?

Model GPT adalah jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk pemrosesan bahasa alami yang menggunakan konsep pembelajaran mendalam untuk menghasilkan kalimat keluaran yang akurat. Model GPT mampu melakukan berbagai tugas seperti penerjemahan bahasa, menjawab pertanyaan, dan meringkas.

‍

Tujuan utama dari model GPT adalah untuk menciptakan sistem dialog seperti manusia yang dapat digunakan oleh komputer atau mesin untuk berinteraksi dengan manusia dalam bahasa alami. Dengan melatih kumpulan data besar yang berisi ratusan ribu hingga jutaan contoh, mereka dapat mempelajari hubungan yang kompleks antara kata dan frasa tanpa memerlukan instruksi pemrograman eksplisit dari pengembang.

‍

Karena kemampuan ini, model GPT telah menjadi sangat populer selama beberapa tahun terakhir dan diterapkan di banyak industri yang membutuhkan percakapan alami antara manusia dan mesin. Model ini menjadi sangat berguna di bidang otomatisasi layanan pelanggan, yang memungkinkan perusahaan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna.

‍

Apa Saja Manfaat Menggunakan Model GPT?

Model GPT menawarkan kemampuan yang tak tertandingi dalam hal menganalisis bahasa alami, menjadikannya alat yang sangat berharga bagi siapa pun yang ingin memanfaatkan kemajuan mutakhir dalam kecerdasan buatan.

‍

Manfaat menggunakan model GPT antara lain:

• Peningkatan efisiensi: Dengan memanfaatkan teknologi yang ada seperti jaringan saraf dan kerangka kerja pembelajaran mendalam, model GPT dapat dengan cepat menghasilkan prediksi yang sangat akurat dengan kecepatan kilat.
• Akurasi yang lebih baik: Dengan kemampuannya untuk menganalisis pola linguistik yang kompleks secara akurat, model GPT memberikan hasil yang kuat dalam memahami input bahasa alami.
• Peningkatan skalabilitas: Tidak seperti teknik pembelajaran mesin tradisional yang membutuhkan sumber daya dan waktu komputasi dalam jumlah besar, model GPT memungkinkan bisnis untuk berkembang dengan cepat tanpa harus berinvestasi besar-besaran dalam solusi perangkat keras atau perangkat lunak.

‍

Seberapa bagus ChatGPT dalam menulis kode?

‍

Bagaimana Model GPT Dilatih?

Melatih model GPT dari awal membutuhkan penulisan ratusan baris kode, mendefinisikan lapisan perhatian-diri, mengimplementasikan lapisan putus sekolah, menentukan ukuran kosakata, mengatur ukuran disk yang diperlukan untuk melatih urutan input, dan merancang arsitektur yang sesuai untuk jaringan saraf.

‍

Agar berhasil melatih model GPT Anda sendiri dari awal, penting untuk memahami konsep dasar yang berkaitan dengan deep learning, termasuk jaringan saraf dan teknik pemrosesan bahasa alami, sehingga Anda dapat secara efektif memanfaatkan semua sumber daya yang tersedia saat membuat generator.

‍

Untuk melatih model GPT sendiri, Anda harus mengimplementasikan perangkat keras komputer yang kuat dan menginvestasikan banyak waktu untuk menyempurnakan algoritme dan memahami dengan tepat jenis input apa yang diperlukan untuk hasil kinerja terbaik. Untungnya, tugas-tugas ini dapat disederhanakan secara drastis dengan menggunakan platform pembuatan bot.

‍

Berikut ini adalah rincian konsep-konsep utama yang harus dipahami untuk melatih model GPT:

• Model bahasa: Digunakan untuk membuat konteks.
• Arsitektur jaringan saraf: Kerangka kerja yang memproses kata-kata dan menghasilkan teks dengan logika yang terdengar alami.
• Model generatif: Ini adalah jaringan saraf yang dapat menghasilkan titik data baru dari kumpulan data yang telah dilatih. Model ini berguna untuk berbagai aplikasi seperti pembuatan teks, sintesis gambar, pengenalan suara, dan bahkan penerjemahan mesin.
• Epochs: iterasi pelatihan, atau berapa kali data yang sama akan ditinjau oleh model.
• Ukuran batch: Jumlah sampel yang digunakan dalam setiap iterasi.
• Lapisan perhatian diri: Proses yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara bagian yang berbeda dari setiap kalimat/paragraf yang dihasilkan oleh model.
• Lapisan putus sekolah: Algoritme yang dirancang untuk membantu mencegah overfitting (ketika model pembelajaran mesin bekerja terlalu baik pada set data tertentu). Hal ini membantu memastikan bahwa prediksi yang dibuat dari data baru akan akurat.
• Ukuran kosakata: Menentukan berapa banyak "ruang leksikal" yang dapat diakses oleh sistem selama penghitungan.
• Ukuran disk yang diperlukan untuk urutan input pelatihan: Seberapa besar drive yang diperlukan untuk semua informasi yang diperlukan terkait kesesuaian tanpa kehabisan ruang saat memproses beberapa iterasi sekaligus.
• Teknik pengoptimalan hiperparameter: Hal ini perlu diterapkan ketika model sedang dilatih agar model dapat beradaptasi dengan lebih baik pada set data atau tugas yang berbeda. Hal ini melibatkan pengaturan nilai seperti laju pembelajaran dan laju peluruhan momentum, menyesuaikan lapisan putus sekolah, dan menambahkan komponen regularisasi.
• Vektor skor perhatian: Representasi numerik yang dibuat dengan memeriksa kemiripan antara kata-kata dalam kalimat/paragraf yang dibuat sehingga terdengar lebih realistis ketika dibaca dengan keras atau ditulis di atas kertas.

‍

Bahasa Apa yang Didukung ChatGPT ?

‍

Bagaimana Model GPT Dibuat?

Membuat model GPT (Generative Pre-trained Transformer) melibatkan beberapa langkah. Berikut ini adalah gambaran umum prosesnya:

‍

Pengumpulan data

Korpus data teks yang besar dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti buku, artikel, situs web, dan sumber daya tekstual lainnya. Data tersebut harus mewakili bahasa dan domain tempat model akan beroperasi.

‍

Pemrosesan awal

Data teks yang dikumpulkan dibersihkan dan diproses sebelumnya. Hal ini melibatkan tugas-tugas seperti tokenisasi (membagi teks menjadi unit yang lebih kecil, seperti kata atau subkata), menghapus karakter atau format yang tidak perlu, dan berpotensi menerapkan langkah-langkah prapemrosesan khusus bahasa tambahan.

‍

Pemilihan arsitektur

Arsitektur berbasis transformator tertentu, seperti GPT-1, GPT-2, GPT-3, atau GPT-4 dipilih sebagai dasar model. Setiap versi berikutnya dibangun berdasarkan versi sebelumnya, dengan menyertakan peningkatan dan pelatihan berskala lebih besar.

‍

Prapelatihan

Model ini dilatih menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan pada data teks yang telah dibersihkan dan diproses sebelumnya. Tujuannya adalah untuk memprediksi kata atau token berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan konteks kata-kata sebelumnya. Tahap prapelatihan ini membantu model mempelajari pola linguistik, tata bahasa, dan pemahaman bahasa secara umum.

‍

Penyempurnaan

Setelah prapelatihan, model ini selanjutnya disesuaikan pada tugas atau domain tertentu menggunakan pembelajaran yang diawasi. Hal ini melibatkan penggunaan data berlabel dan memberikan umpan balik eksplisit kepada model untuk menyempurnakan kinerjanya pada tugas-tugas yang ditargetkan, seperti klasifikasi teks, menjawab pertanyaan, atau penerjemahan bahasa.

‍

Pengoptimalan berulang

Model ini disempurnakan dan dioptimalkan melalui beberapa iterasi eksperimen, penyesuaian hiperparameter, dan evaluasi kinerja. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kemampuan model dalam menghasilkan bahasa, pemahaman, dan kemampuan khusus untuk tugas-tugas tertentu.

‍

Penyebaran dan penggunaan

Setelah model dilatih dan disetel dengan baik, model ini dapat digunakan dan digunakan dalam berbagai aplikasi. API atau antarmuka khusus dapat dibuat untuk berinteraksi dengan model, sehingga pengguna dapat membuat teks, menjawab pertanyaan, atau melakukan tugas-tugas lain yang berhubungan dengan bahasa.

‍

Penting untuk dicatat bahwa melatih model bahasa berskala besar seperti GPT membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, infrastruktur khusus, dan data dalam jumlah yang signifikan. OpenAI telah melatih dan merilis versi spesifik dari model GPT, dan pengembang dapat menggunakan model yang telah dilatih ini untuk berbagai aplikasi tanpa perlu melatihnya dari awal.

‍

Buat Chatbot GPT yang Dilatih dengan Data Anda

Meskipun melatih model GPT Anda sendiri membutuhkan keahlian teknis, membuat solusi yang memanfaatkan GPT tidaklah sesulit kelihatannya. Dengan perangkat lunak pembuatan bot khusus, Anda dapat membuat agen percakapan yang didukung GPT tanpa harus melatih model GPT Anda sendiri dari awal.

‍

Platform pembuatan chatbot Botpress memungkinkan Anda untuk dengan mudah mengunggah basis pengetahuan Anda sendiri berupa PDF, file, dan situs web untuk mendapatkan manfaat yang sama seperti melatih model GPT Anda sendiri. Berkat Botpress, pemilik bisnis dapat memanfaatkan teknologi GPT yang kuat dan menerapkannya ke dalam upaya layanan pelanggan mereka. Dengan Botpress, Anda dapat membuat chatbots yang kuat dengan biaya yang efektif dan cepat menerapkannya.

‍

Membuat Agen AI

Buat agen AI yang dilatih berdasarkan data Anda secara gratis

Mulai sekarang

Tidak diperlukan kartu kredit

‍