- I modelli GPT sono sistemi avanzati di intelligenza artificiale sviluppati da OpenAI in grado di generare testi simili a quelli umani per compiti che vanno dalla risposta alle domande alla codifica e all'assistenza clienti.
- L'addestramento di un intero modello GPT da zero richiede enormi risorse, ma privati e aziende possono comunque costruire chatbot GPT personalizzati senza preaddestramento o messa a punto di modelli di grandi dimensioni.
- La messa a punto di un modello GPT lo adatta a un dominio specializzato, ma richiede dati e costi significativi, mentre molti progetti si affidano a tecniche come la retrieval-augmented generation (RAG) o la smart prompt engineering per la personalizzazione.
Con i rapidi progressi della tecnologia AI, sta diventando sempre più accessibile per i singoli individui costruire i propri chatbot GPT .
OpenAIIl modello generativo pre-addestrato del trasformatore - il motore che sta alla base di ChatGPT - è diventato una risorsa per chi vuole costruire i propri agenti e software di intelligenza artificiale.
Imparare a personalizzare il proprio agente GPT consente di sfruttare le tecnologie più potenti del nostro tempo per i propri casi d'uso specifici. Quindi iniziamo.
Che cos'è un modello GPT ?
Un modello GPT (generative pre-trained transformer) è un tipo avanzato di modello linguistico sviluppato da OpenAI. Utilizza tecniche di deep learning per comprendere e generare testi simili a quelli umani.
GPT I modelli sono addestrati su grandi quantità di dati testuali per prevedere la parola successiva in una sequenza, consentendo loro di svolgere compiti come rispondere a domande, scrivere contenuti e persino codificare.
Questi modelli sono ampiamente utilizzati in applicazioni come i chatbot AI, la generazione di contenuti e la traduzione.
GPT sono stati utilizzati nel mondo reale come motori di chatbot per l'assistenza ai clienti, agenti di lead generation e strumenti di ricerca in tutte le discipline. Questi chatbot di intelligenza artificiale si trovano ovunque online, dall'assistenza sanitaria all'e-commerce, dagli hotel al settore immobiliare.
Chi può addestrare i modelli di GPT ?
L'addestramento di un modello GPT è un compito che richiede molto lavoro e risorse. In genere, per poter disporre delle risorse necessarie ad addestrare un modello GPT , è necessario avere alle spalle un team finanziato, come un istituto di ricerca, un'azienda ben finanziata o persino un'università.
Tuttavia, è molto più accessibile per i singoli o le aziende addestrare i propri GPT chatbot. Addestrando un chatbot GPT invece di un modello, si ottengono tutte le potenti funzionalità di un modello GPT , ma si può facilmente personalizzarlo in base alle proprie esigenze.
Come vengono addestrati i modelli di GPT ?
Per addestrare un modello GPT da soli, è necessario essere pronti - finanziariamente e non solo - a utilizzare un hardware potente e a investire una quantità significativa di tempo per perfezionare gli algoritmi.
Un modello GPT nasce da un pre-addestramento e può essere ulteriormente specializzato con la messa a punto. Tuttavia, è anche possibile costruire un chatbot GPT personalizzato che non preveda la messa a punto, un processo intensivo che può diventare rapidamente costoso.
Preformazione
Il pre-addestramento è un processo che richiede tempo e risorse e che, per il momento, può essere completato solo da aziende ben finanziate. Se state costruendo il vostro chatbot GPT , non lo preaddestrerete.
Il pre-addestramento avviene quando un team di sviluppo addestra il modello affinché sia in grado di prevedere con precisione la parola successiva in una frase dal suono umano. Dopo che il modello è stato addestrato su una grande quantità di testo, è in grado di prevedere con maggiore precisione quali parole devono seguire quali in una frase.
Un team inizia raccogliendo un enorme set di dati. Il modello viene quindi addestrato a scomporre i dati dividendo il testo in parole o sottoparole, note come token.
È qui che entra in gioco la "T" di GPT : l'elaborazione e la scomposizione del testo vengono effettuate da un'architettura di rete neurale chiamata trasformatore.
Al termine della fase di pre-addestramento, il modello comprende il linguaggio in senso lato, ma non è specializzato in alcun dominio particolare.
Messa a punto
Se siete un'azienda con un enorme set di dati a portata di mano, la messa a punto potrebbe essere un'opzione da prendere in considerazione.
Il fine-tuning consiste nell'addestrare un modello su un set di dati specifici, in modo che diventi uno specialista di una funzione specifica.
Potreste addestrarlo:
- Testi medici, in modo da poter diagnosticare meglio condizioni complesse.
- Testi giuridici, in modo da poter scrivere memorie legali di qualità superiore in una particolare giurisdizione
- script per il servizio clienti, in modo da conoscere i tipi di problemi che i vostri clienti tendono ad avere
Dopo la messa a punto, il vostro chatbot GPT è alimentato dalle capacità linguistiche acquisite nel pre-addestramento, ma anche specializzato nel vostro caso d'uso personalizzato.
Ma la messa a punto non è il processo giusto per molti progetti di GPT chatbot. Non è necessaria la messa a punto se si sta cercando di personalizzare un chatbot.
In effetti, è possibile mettere a punto un chatbot GPT solo se si dispone di un set di dati molto ampio di informazioni rilevanti (come le trascrizioni delle chiamate al servizio clienti di una grande azienda). Se il dataset non è sufficientemente ampio, non vale la pena di dedicare tempo e denaro alla messa a punto.
Fortunatamente, il prompt avanzato e la RAG (retrieval-augmented generation) sono quasi sempre sufficienti per personalizzare un chatbot GPT , anche se lo si sta distribuendo a migliaia di clienti.
3 modi per personalizzare gli LLMs
Che si tratti o meno di un motore GPT , la personalizzazione di LLM comporta numerosi vantaggi. Può mantenere la riservatezza dei dati, ridurre i costi per compiti specifici e migliorare la qualità delle risposte nell'ambito del caso d'uso.
Botpress L'ingegnere informatico Patrick spiega in questo articolo i dettagli della personalizzazione di LLM. Ecco i suoi principali suggerimenti per la personalizzazione di LLM :
1. Sintonizzazione fine
La messa a punto consiste nell'addestrare un modello con esempi specifici per farlo eccellere in un compito particolare, come rispondere a domande sul vostro prodotto.
Mentre i modelli open-source richiedono capacità ingegneristiche per la messa a punto, i modelli closed-source come GPT-4 o Claude possono essere messi a punto tramite API, anche se questo aumenta i costi. La messa a punto è particolarmente utile per le conoscenze statiche, ma non è ideale per gli aggiornamenti delle informazioni in tempo reale.
2. RAG
La generazione aumentata dal recupero (RAG) si riferisce all'utilizzo di informazioni esterne, come un documento sulle politiche HR, per rispondere a domande specifiche.
È ideale per accedere a informazioni in tempo reale, come un chatbot che controlla se un catalogo di prodotti è in stock, ed evita la necessità di mettere a punto i modelli.
Il RAG è spesso più facile ed economico da mantenere per i chatbot basati sulla conoscenza, in quanto è possibile interrogare dati aggiornati senza aggiornamenti costanti del modello.
3. Richiesta di N-shot
L'apprendimento N-shot si riferisce alla fornitura di esempi in una singola chiamata API LLM per migliorare la qualità delle risposte. A
L'inserimento di un esempio (one-shot) migliora significativamente la risposta rispetto all'assenza di esempi (zero-shot), mentre l'utilizzo di esempi multipli (n-shot) migliora ulteriormente l'accuratezza senza modificare il modello.
Tuttavia, questo approccio è limitato dalla dimensione del contesto del modello e l'uso frequente può aumentare i costi; la messa a punto può eliminare la necessità di esempi a n scatti, ma richiede più tempo di configurazione.
4. Ingegneria tempestiva
Esistono altre tecniche di prompt engineering, come la chain-of-thought, che costringono i modelli a pensare ad alta voce prima di trovare una risposta.
Questo aumenta la qualità della risposta, ma a costo della lunghezza, del costo e della velocità della risposta.
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