Hoe kan ik mijn eigen GPT-model trainen?

In dit artikel duiken we in de fijne kneepjes van GPT-modellen, inclusief wat er nodig is om je eigen modellen te gaan trainen.

‍

Met de vooruitgang in technologie worden er elke dag meer machine-learning modellen gemaakt. Eén zo'n model is de Generative Pre-trained Transformer (GPT), gepionierd door OpenAI, dat de laatste tijd veel gebruikt wordt vanwege zijn veelzijdigheid en effectiviteit. Nu steeds meer toepassingen voor hun werking op GPT vertrouwen, wordt kennis over dit type model steeds belangrijker.

‍

Wat is een GPT-model?

Een GPT-model is een kunstmatig neuraal netwerk dat wordt gebruikt voor natuurlijke taalverwerking en dat concepten van diep leren gebruikt om nauwkeurige uitvoerzinnen te genereren. GPT-modellen zijn in staat om verschillende taken uit te voeren, zoals taalvertaling, het beantwoorden van vragen en samenvatten.

‍

Het belangrijkste doel van GPT-modellen is om mensachtige dialoogsystemen te maken die door computers of machines kunnen worden gebruikt om met mensen te communiceren in natuurlijke taal. Door te trainen op grote datasets met honderdduizenden tot miljoenen voorbeelden kunnen ze complexe relaties tussen woorden en zinnen leren zonder dat ontwikkelaars expliciete programmeerinstructies hoeven te geven.

‍

Dankzij deze mogelijkheden zijn GPT-modellen de afgelopen jaren waanzinnig populair geworden en worden ze toegepast in veel sectoren waar behoefte is aan natuurlijke conversaties tussen mensen en machines. Ze worden vooral nuttig op het gebied van klantenserviceautomatisering, waardoor bedrijven gebruikers betere ervaringen kunnen bieden.

‍

Wat zijn de voordelen van het gebruik van GPT-modellen?

GPT-modellen bieden ongeëvenaarde mogelijkheden als het gaat om het analyseren van natuurlijke talen, waardoor ze van onschatbare waarde zijn voor iedereen die zijn voordeel wil doen met de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie.

‍

De voordelen van het gebruik van GPT-modellen zijn onder andere:

• Verbeterde efficiëntie: Door gebruik te maken van bestaande technologie, zoals neurale netwerken en deep learning frameworks, kunnen GPT-modellen razendsnel zeer nauwkeurige voorspellingen doen.
• Verbeterde nauwkeurigheid: Dankzij hun vermogen om complexe linguïstische patronen nauwkeurig te analyseren, leveren GPT-modellen robuuste resultaten als het gaat om het begrijpen van natuurlijke taalinput.
• Verhoogde schaalbaarheid: In tegenstelling tot traditionele machine learning-technieken die grote hoeveelheden rekenkracht en tijd vereisen, kunnen bedrijven met GPT-modellen snel schalen zonder zwaar te hoeven investeren in hardware- of softwareoplossingen.

‍

Hoe goed is ChatGPT in het schrijven van code?

‍

Hoe worden GPT-modellen getraind?

Een GPT-model vanaf nul trainen vereist het schrijven van honderden regels code, het definiëren van de zelfattentielaag, het implementeren van uitvallagen, het bepalen van de vocabulairegrootte, het instellen van de schijfgrootte die nodig is voor het trainen van invoerreeksen en het ontwerpen van een geschikte architectuur voor het neurale netwerk.

‍

Om je eigen GPT-model met succes vanaf nul te trainen, is het belangrijk om de basisconcepten met betrekking tot deep learning te begrijpen, inclusief neurale netwerken en natuurlijke taalverwerkingstechnieken, zodat je in staat bent om effectief gebruik te maken van alle beschikbare bronnen bij het maken van je generator.

‍

Om zelf een GPT-model te trainen, moet je krachtige computerhardware implementeren en een aanzienlijke hoeveelheid tijd investeren in het perfectioneren van algoritmes en precies begrijpen welke invoer nodig is voor de beste resultaten. Gelukkig kunnen deze taken drastisch worden vereenvoudigd door gebruik te maken van een bot-building platform.

‍

Hieronder volgt een overzicht van de belangrijkste concepten die je moet begrijpen om een GPT-model te kunnen trainen:

• Taalmodellen: Gebruikt om context te creëren.
• Neurale netwerkarchitectuur: Het raamwerk dat woorden verwerkt en tekst genereert met natuurlijk klinkende logica.
• Generatieve modellen: Dit zijn neurale netwerken die nieuwe gegevenspunten kunnen genereren uit getrainde gegevenssets. Ze zijn nuttig voor verschillende toepassingen zoals tekstgeneratie, beeldsynthese, spraakherkenning en zelfs automatische vertaling.
• Epochs: training iteratie, of hoe vaak dezelfde gegevens worden bekeken door het model.
• Partijgrootte: Het aantal monsters dat in elke iteratie wordt gebruikt.
• Zelf-attentielagen: Een proces dat wordt gebruikt om relaties te identificeren tussen verschillende delen van elke zin/paragraaf die door het model wordt gegenereerd.
• Uitvallaag: Een algoritme dat is ontworpen om overfitting te helpen voorkomen (wanneer een model voor machinaal leren te goed presteert op specifieke gegevenssets). Dit helpt ervoor te zorgen dat voorspellingen op basis van nieuwe gegevens accuraat zullen zijn.
• Grootte woordenschat: Bepaalt tot hoeveel "lexicale ruimte" het systeem toegang heeft tijdens de berekeningen.
• Schijfgrootte die nodig is voor het trainen van invoerreeksen: Hoe groot de schijf moet zijn voor alle noodzakelijke informatie met betrekking tot de pasvorm zonder ruimtegebrek tijdens het verwerken van meerdere iteraties tegelijk.
• Hyperparameter optimalisatietechnieken: Deze moeten worden toegepast terwijl het model wordt getraind, zodat het zich beter kan aanpassen aan verschillende datasets of taken. Dit omvat het instellen van waarden zoals leersnelheid en momentumverval, het aanpassen van uitvallagen en het toevoegen van regularisatiecomponenten.
• Aandachtsscorevector: Een numerieke weergave die wordt gemaakt door het onderzoeken van overeenkomsten tussen woorden binnen zinnen/paragrafen die worden gegenereerd, zodat ze realistischer klinken als ze hardop worden voorgelezen of op papier worden gezet.

‍

Welke talen ondersteunt ChatGPT ?

‍

Hoe wordt een GPT-model gemaakt?

Het maken van een GPT (Generative Pre-trained Transformer) model bestaat uit verschillende stappen. Hier volgt een overzicht op hoog niveau van het proces:

‍

Gegevensverzameling

Een groot corpus van tekstgegevens wordt verzameld uit verschillende bronnen, zoals boeken, artikelen, websites en andere tekstbronnen. De gegevens moeten representatief zijn voor de taal en het domein waarin het model moet werken.

‍

Voorbewerking

De verzamelde tekstgegevens worden opgeschoond en voorbewerkt. Dit omvat taken zoals tokeniseren (tekst opsplitsen in kleinere eenheden, zoals woorden of subwoorden), het verwijderen van overbodige tekens of opmaak, en mogelijk het toepassen van extra taalspecifieke voorbewerkingsstappen.

‍

Architectuurselectie

De specifieke transformatorgebaseerde architectuur, zoals GPT-1, GPT-2, GPT-3 of GPT-4, wordt gekozen als basis voor het model. Elke volgende versie bouwt voort op de vorige, met verbeteringen en training op grotere schaal.

‍

Vooropleiding

Het model wordt voorgetraind met behulp van leren zonder toezicht op de opgeschoonde en voorbewerkte tekstgegevens. Het doel is om het volgende woord of token in een zin te voorspellen op basis van de context van de voorgaande woorden. Deze voortrainingsfase helpt het model om linguïstische patronen, grammatica en algemeen taalbegrip te leren.

‍

Fijnafstemming

Na pre-training wordt het model verder verfijnd op specifieke taken of domeinen met behulp van gesuperviseerd leren. Hierbij worden gelabelde gegevens gebruikt en krijgt het model expliciete feedback om zijn prestaties op gerichte taken te verfijnen, zoals tekstclassificatie, het beantwoorden van vragen of taalvertaling.

‍

Iteratieve optimalisatie

Het model wordt verfijnd en geoptimaliseerd door meerdere iteraties van experimenten, het aanpassen van hyperparameters en het evalueren van prestaties. Het doel is om de taalgeneratie, het taalbegrip en de taakspecifieke mogelijkheden van het model te verbeteren.

‍

Inzet en gebruik

Zodra het model is getraind en verfijnd, kan het worden ingezet en gebruikt in verschillende toepassingen. Er kunnen API's of specifieke interfaces worden gemaakt voor interactie met het model, zodat gebruikers tekst kunnen genereren, vragen kunnen beantwoorden of andere taalgerelateerde taken kunnen uitvoeren.

‍

Het is belangrijk op te merken dat het trainen van een grootschalig taalmodel zoals GPT aanzienlijke rekenkracht, gespecialiseerde infrastructuur en aanzienlijke hoeveelheden gegevens vereist. OpenAI heeft specifieke versies van de GPT-modellen getraind en uitgebracht en ontwikkelaars kunnen deze voorgetrainde modellen gebruiken voor verschillende toepassingen zonder ze helemaal opnieuw te hoeven trainen.

‍

Maak een GPT Chatbot getraind op jouw gegevens

Hoewel het trainen van je eigen GPT-model enige technische expertise vereist, is het maken van een oplossing die gebruik maakt van GPT niet zo moeilijk als het lijkt. Met gespecialiseerde botcreatiesoftware kun je conversatieagenten maken die gebruik maken van GPT zonder dat je je eigen GPT-model vanaf nul hoeft te trainen.

‍

Met het chatbot-bouwplatform Botpress kun je gemakkelijk je eigen kennisbank van PDF's, bestanden en websites uploaden om dezelfde voordelen te behalen als bij het trainen van je eigen GPT-model. Dankzij Botpress kunnen bedrijfseigenaren profiteren van krachtige GPT-technologie en deze implementeren in hun klantenservice. Met Botpress kunt u op een kosteneffectieve manier krachtige chatbots creëren en snel implementeren.

‍

AI-agenten maken

Bouw gratis een AI-agent die getraind is op uw gegevens

Nu beginnen

Geen creditcard nodig

‍