Met de snelle vooruitgang in AI-technologie wordt het steeds toegankelijker voor individuen om hun eigen GPT chatbots te bouwen.
OpenAIHet generatieve voorgetrainde transformatormodel - de motor achter ChatGPT - is een bron geworden voor mensen die hun eigen AI-agenten en software willen bouwen.
Door te leren hoe je je eigen GPT agent kunt aanpassen, kun je de krachtigste technologieën van deze tijd inzetten voor jouw specifieke gebruikssituaties. Laten we aan de slag gaan.
Wat is een GPT model?
Een GPT model (generative pre-trained transformer) is een geavanceerd type taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Het gebruikt deep learning-technieken om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren.
GPT Modellen worden getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om het volgende woord in een reeks te voorspellen, waardoor ze taken kunnen uitvoeren zoals vragen beantwoorden, inhoud schrijven en zelfs coderen.
Deze modellen worden veel gebruikt in toepassingen zoals AI chatbots, het genereren van content en vertalingen.
GPT modellen zijn in de echte wereld gebruikt als de motor achter chatbots voor klantenservice, agenten die leads genereren en onderzoekstools in verschillende disciplines. Deze AI-chatbots zijn overal online te vinden, van gezondheidszorg en e-commerce tot hotels en vastgoed.
Wie kan GPT modellen trainen?
Het trainen van een GPT model is een arbeids- en middelenintensieve taak. Meestal heb je een team nodig met financiële steun - zoals een onderzoeksinstituut, een goed gefinancierd bedrijf of zelfs een universiteit - om over de nodige middelen te beschikken om een GPT model te trainen.
Het is echter veel toegankelijker voor individuen of bedrijven om hun eigen GPT chatbots te trainen. Door een GPT chatbot te trainen in plaats van een model, krijgt u alle krachtige mogelijkheden van een GPT model, maar kunt u het eenvoudig aanpassen aan uw eigen behoeften.
Hoe worden GPT modellen getraind?
Om zelf een GPT model te trainen, moet je bereid zijn - financieel en anderszins - om krachtige hardware te gebruiken en een aanzienlijke hoeveelheid tijd te investeren in het perfectioneren van algoritmen.
Een GPT model komt voort uit pre-training en kan verder worden gespecialiseerd door fine-tuning. Je kunt echter ook een op maat gemaakte GPT chatbot bouwen waarbij geen fine-tuning nodig is, wat een intensief proces is dat snel duur kan worden.
Vooropleiding
Pre-training is een tijd- en middelenintensief proces dat - voorlopig - alleen kan worden uitgevoerd door goed gefinancierde ondernemingen. Als je je eigen GPT chatbot bouwt, zul je hem niet voortrainen.
Pre-training vindt plaats wanneer een ontwikkelteam het model traint om nauwkeurig het volgende woord in een menselijk klinkende zin te kunnen voorspellen. Nadat het model is getraind op een grote hoeveelheid tekst, kan het nauwkeuriger voorspellen welke woorden op welke moeten volgen in een zin.
Een team begint met het verzamelen van een enorme dataset. Het model wordt vervolgens getraind om de gegevens op te splitsen door tekst op te delen in woorden of subwoorden, ook wel tokens genoemd.
Dit is waar de 'T' in GPT om de hoek komt kijken: deze tekstverwerking en opsplitsing wordt gedaan door een neuraal netwerk dat transformator wordt genoemd.
Aan het einde van de pre-trainingfase begrijpt het model taal in grote lijnen, maar is het niet gespecialiseerd in een bepaald domein.
Fijnafstemming
Als je een onderneming bent met een enorme dataset binnen handbereik, kan fine-tuning op tafel liggen.
Fine-tuning is het trainen van een model op een specifieke dataset, zodat het een specialist wordt in een specifieke functie.
Je zou het kunnen trainen:
- Medische teksten, zodat complexe aandoeningen beter gediagnosticeerd kunnen worden
- Juridische teksten, zodat het juridische briefings van hogere kwaliteit kan schrijven in een bepaald rechtsgebied
- Klantenservice-scripts, zodat het weet wat voor soort problemen je klanten vaak hebben
Na finetuning wordt je GPT chatbot aangedreven door de taalmogelijkheden die hij heeft opgedaan tijdens de pre-training, maar ook gespecialiseerd in je aangepaste use case.
Maar fine-tuning is niet het juiste proces voor veel GPT chatbotprojecten. Je hebt geen fine-tuning nodig als je een chatbot probeert aan te passen.
In feite kun je een GPT chatbot alleen verfijnen als je een zeer grote dataset met relevante informatie hebt (zoals de transcripts van klantenservicegesprekken van een grote onderneming). Als je dataset niet groot genoeg is, is het de tijd of de kosten niet waard om te fine-tunen.
Gelukkig zijn geavanceerde prompting en RAG (retrieval-augmented generation) bijna altijd voldoende voor het aanpassen van een GPT chatbot - zelfs als je deze inzet voor duizenden klanten.
3 manieren om LLMs aan te passen
Of het nu een GPT engine is of niet, het aanpassen van een LLM heeft vele voordelen. Het kan je gegevens privé houden, de kosten voor specifieke taken verlagen en de kwaliteit van antwoorden binnen je use case verbeteren.
Botpress software engineer Patrick legt in dit artikel de ins en outs uit van het aanpassen van een LLM. Hier zijn zijn top suggesties voor LLM aanpassingen:
1. Fijnafstemming
Fine-tuning houdt in dat je een model traint met specifieke voorbeelden zodat het uitblinkt in een bepaalde taak, zoals het beantwoorden van vragen over je product.
Terwijl open-source modellen engineeringcapaciteit vereisen voor fijnafstelling, kunnen closed-source modellen zoals GPT-4 of Claude fijnafgesteld worden via API's, hoewel dit de kosten verhoogt. Fijnafstemming is vooral nuttig voor statische kennis, maar is niet ideaal voor real-time informatie-updates.
2. RAG
Retrieval-augmented generation (RAG) verwijst naar het gebruik van externe informatie, zoals een document met HR-beleid, om specifieke vragen te beantwoorden.
Het is ideaal voor toegang tot realtime informatie, zoals een chatbot die een productcatalogus controleert op voorraad, en voorkomt dat modellen moeten worden verfijnd.
RAG is vaak eenvoudiger en kosteneffectiever te onderhouden voor kennisgebaseerde chatbots, omdat je actuele gegevens kunt opvragen zonder dat het model voortdurend hoeft te worden bijgewerkt.
3. N-opname vragen
N-shot learning verwijst naar het geven van voorbeelden in een enkele LLM API-aanroep om de kwaliteit van antwoorden te verbeteren. A
Het geven van één voorbeeld (one-shot) verbetert het antwoord aanzienlijk in vergelijking met het geven van geen voorbeelden (zero-shot), terwijl het gebruik van meerdere voorbeelden (n-shot) de nauwkeurigheid verder verbetert zonder het model te veranderen.
Deze aanpak wordt echter beperkt door de contextgrootte van het model en veelvuldig gebruik kan de kosten verhogen; fijnafstemming kan de noodzaak voor n-shot voorbeelden elimineren, maar vereist meer insteltijd.
4. Snelle engineering
Er zijn andere prompt engineering technieken, zoals chain-of-thought, die modellen dwingen om hardop te denken voordat ze met een antwoord komen.
Dit verhoogt de kwaliteit van de respons, maar gaat ten koste van de lengte, kosten en snelheid van de respons.
Maak een GPT Chatbot getraind op jouw gegevens
Door de kracht van de GPT engine te combineren met de flexibiliteit van een chatbotplatform kun je de nieuwste AI-technologie gebruiken voor de aangepaste use cases van je organisatie.
Botpress biedt een drag-and-drop studio waarmee je aangepaste GPT chatbots kunt bouwen voor elke use case. We laten je AI voor je werken, hoe je het ook wilt inzetten.
We beschikken over een robuust onderwijsplatform, Botpress Academyevenals een gedetailleerd YouTube-kanaal. Onze Discord host meer dan 20.000 botbouwers, zodat je altijd de ondersteuning kunt krijgen die je nodig hebt.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Of neem contact op met ons verkoopteam voor meer informatie.
Inhoudsopgave
Deel dit op:
.svg)
.webp)
