Dengan kemajuan pesat dalam teknologi AI, ia menjadi lebih mudah untuk individu membina chatbot GPT mereka sendiri .
OpenAI Model pengubah pra-latihan generatif - enjin di belakang ChatGPT - telah menjadi sumber bagi mereka yang ingin membina ejen dan perisian AI mereka sendiri.
Belajar bagaimana untuk menyesuaikan anda sendiri GPT ejen membolehkan anda memanfaatkan teknologi paling berkuasa pada zaman kita untuk kes penggunaan khusus anda. Jadi mari kita mulakan.
Apakah a GPT model?
A GPT model (transformer pra-latihan generatif) ialah jenis model bahasa lanjutan yang dibangunkan oleh OpenAI . Ia menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk memahami dan menjana teks seperti manusia.
GPT model dilatih pada sejumlah besar data teks untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam urutan, membolehkan mereka melaksanakan tugas seperti menjawab soalan, menulis kandungan dan juga pengekodan.
Model ini digunakan secara meluas dalam aplikasi seperti AI chatbots , penjanaan kandungan dan terjemahan.
GPT model telah digunakan dalam dunia nyata sebagai enjin di sebalik chatbots sokongan pelanggan , ejen penjanaan utama dan alat penyelidikan merentas disiplin. Bot sembang AI ini boleh ditemui di mana-mana dalam talian, daripada penjagaan kesihatan dan e-dagang kepada hotel dan hartanah .
Siapa yang boleh berlatih GPT Model?
Latihan a GPT Model ialah tugas intensif buruh dan sumber. Biasanya, anda perlu mempunyai pasukan dengan pembiayaan di belakang anda - seperti institut penyelidikan, syarikat yang dibiayai dengan baik, atau bahkan universiti - untuk mempunyai sumber yang diperlukan untuk melatih GPT Model.
Walau bagaimanapun, ia jauh lebih mudah diakses oleh individu atau syarikat untuk melatih mereka sendiri GPT chatbots. Dengan melatih a GPT chatbot dan bukannya model, anda memperoleh semua keupayaan berkuasa GPT model, tetapi boleh menyesuaikannya dengan mudah mengikut keperluan anda sendiri.
Apa khabar GPT model terlatih?
Untuk melatih a GPT model anda sendiri, anda mesti bersedia - dari segi kewangan dan sebaliknya - untuk menggunakan perkakasan yang berkuasa dan melaburkan sejumlah besar algoritma penyempurnaan masa.
A GPT Model dilahirkan daripada pra-latihan, dan boleh dikhususkan lagi dengan penalaan halus. Walau bagaimanapun, anda juga boleh membina yang disesuaikan GPT chatbot yang tidak melibatkan penalaan halus, yang merupakan proses intensif yang boleh menjadi mahal dengan cepat.
Pra-latihan
Pra-latihan ialah proses intensif masa dan sumber yang - buat masa ini - hanya boleh diselesaikan oleh perusahaan yang dibiayai dengan baik. Jika anda membina sendiri GPT chatbot, anda tidak akan melatihnya terlebih dahulu.
Pra-latihan berlaku apabila pasukan pembangunan melatih model untuk dapat meramalkan perkataan seterusnya dengan tepat dalam ayat yang berbunyi manusia. Selepas model dilatih pada sejumlah besar teks, ia boleh meramalkan dengan lebih tepat perkataan mana yang harus diikuti dalam ayat.
Pasukan bermula dengan mengumpul set data besar-besaran. Model kemudiannya dilatih untuk memecahkan data dengan membahagikan teks kepada perkataan atau subkata, yang dikenali sebagai token.
Di sinilah 'T' masuk GPT Masuk: Pemprosesan dan pecahan teks ini dilakukan oleh seni bina rangkaian saraf yang dipanggil pengubah.
Menjelang akhir fasa pra-latihan, model memahami bahasa secara meluas, tetapi tidak khusus dalam mana-mana domain tertentu.
Penalaan halus
Jika anda sebuah perusahaan dengan set data yang besar di hujung jari anda, penalaan halus mungkin ada di atas meja.
Penalaan halus ialah melatih model pada set data tertentu, agar ia menjadi pakar dalam fungsi tertentu.
Anda boleh melatihnya pada:
- Teks perubatan, supaya ia boleh mendiagnosis keadaan kompleks dengan lebih baik
- Teks undang-undang, supaya ia boleh menulis taklimat undang-undang yang lebih berkualiti dalam bidang kuasa tertentu
- Skrip perkhidmatan pelanggan, jadi ia tahu jenis masalah yang cenderung dihadapi oleh pelanggan anda
Selepas penalaan halus, anda GPT Chatbot dikuasakan oleh keupayaan bahasa yang diperolehnya dalam pra-latihan, tetapi juga khusus dalam kes penggunaan tersuai anda.
Tetapi penalaan halus bukanlah proses yang tepat untuk banyak GPT projek chatbot. Anda tidak memerlukan penalaan halus jika anda cuba menyesuaikan chatbot.
Malah, anda hanya boleh memperhalusi a GPT chatbot jika anda mempunyai set data maklumat yang relevan yang sangat besar (seperti transkrip panggilan perkhidmatan pelanggan untuk perusahaan besar). Jika set data anda tidak cukup besar, ia tidak berbaloi dengan masa atau kos untuk memperhalusi.
Nasib baik, gesaan lanjutan dan RAG (penjanaan tambahan pengambilan) hampir selalu mencukupi untuk menyesuaikan a GPT chatbot – walaupun anda menggunakannya kepada beribu-ribu pelanggan.
3 Cara untuk Menyesuaikan LLMs
Sama ada ianya a GPT enjin, menyesuaikan an LLM datang dengan banyak faedah. Ia boleh memastikan data anda peribadi, mengurangkan kos untuk tugasan tertentu dan meningkatkan kualiti jawapan dalam kes penggunaan anda.
Botpress jurutera perisian Patrick menerangkan selok belok menyesuaikan LLM dalam artikel ini. Berikut ialah cadangan utama beliau untuk LLM penyesuaian:
1. Penalaan halus
Penalaan halus melibatkan latihan model dengan contoh khusus untuk menjadikannya cemerlang dalam tugas tertentu, seperti menjawab soalan tentang produk anda.
Walaupun model sumber terbuka memerlukan kapasiti kejuruteraan untuk penalaan halus, model sumber tertutup seperti GPT -4 atau Claude boleh diperhalusi melalui API, walaupun ini meningkatkan kos. Penalaan halus amat berguna untuk pengetahuan statik tetapi tidak sesuai untuk kemas kini maklumat masa nyata.
2. RAG
Penjanaan dipertingkatkan semula (RAG) merujuk kepada penggunaan maklumat luaran, seperti dokumen dasar HR, untuk menjawab soalan khusus.
Ia sesuai untuk mengakses maklumat masa nyata, seperti chatbot yang menyemak katalog produk untuk stok dan mengelakkan keperluan untuk model penalaan halus.
RAG selalunya lebih mudah dan lebih menjimatkan kos untuk diselenggara untuk chatbot berasaskan pengetahuan, kerana anda boleh menanyakan data terkini tanpa kemas kini model yang berterusan.
3. Gesaan N-shot
Pembelajaran N-shot merujuk kepada menyediakan contoh dalam satu LLM Panggilan API untuk meningkatkan kualiti respons. A
menambah satu contoh (satu pukulan) dengan ketara meningkatkan jawapan berbanding dengan tidak memberikan contoh (sifar pukulan), manakala menggunakan berbilang contoh (n-shot) meningkatkan lagi ketepatan tanpa mengubah model.
Walau bagaimanapun, pendekatan ini dihadkan oleh saiz konteks model, dan penggunaan yang kerap boleh meningkatkan kos; penalaan halus boleh menghapuskan keperluan untuk contoh n-shot tetapi memerlukan lebih banyak masa persediaan.
4. Kejuruteraan segera
Terdapat teknik kejuruteraan segera yang lain, seperti rantaian pemikiran, yang memaksa model untuk berfikir dengan lantang sebelum menghasilkan jawapan.
Ini meningkatkan kualiti tindak balas, tetapi pada kos panjang, kos dan kelajuan tindak balas.
Buat a GPT Chatbot Dilatih mengenai Data Anda
Menggabungkan kuasa GPT enjin dengan fleksibiliti platform chatbot bermakna anda boleh menggunakan teknologi AI terkini untuk kes penggunaan tersuai organisasi anda.
Botpress Menyediakan studio seret dan lepas yang membolehkan anda membina tersuai GPT chatbots untuk sebarang kes penggunaan. Kami membenarkan anda menjadikan AI berfungsi untuk anda, tidak kira bagaimana anda mahu menggunakannya.
Kami menampilkan platform pendidikan yang mantap, Botpress Academy, serta saluran YouTube terperinci. Kami Discord Menganjurkan lebih daripada 20,000+ pembina bot, jadi anda sentiasa boleh mendapatkan sokongan yang anda perlukan.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Atau hubungi pasukan jualan kami untuk mengetahui lebih lanjut.
.svg)
.png)
