Hoe kan ik mijn eigen GPT-model trainen?

Met de snelle ontwikkelingen in AI-technologie wordt het steeds toegankelijker voor individuen om hun eigen GPT-chatbots te bouwen.

Het generatieve, vooraf getrainde transformer-model van OpenAI – de motor achter ChatGPT – is een bron geworden voor iedereen die AI-agenten en software wil bouwen.

Leren hoe je je eigen GPT-agent kunt aanpassen, stelt je in staat om de krachtigste technologieën van deze tijd te benutten voor jouw specifieke toepassingen. 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 menselijke tekst te begrijpen en te genereren.

GPT-modellen worden getraind op enorme hoeveelheden tekstdata om het volgende woord in een reeks te voorspellen, waardoor ze taken kunnen uitvoeren zoals vragen beantwoorden, teksten schrijven en zelfs programmeren.

Deze modellen worden veel gebruikt in toepassingen zoals AI-chatbots, contentgeneratie en vertalingen.

GPT-modellen worden in de praktijk gebruikt als motor achter klantenservice-chatbots, leadgeneratie-agenten en onderzoekstools in verschillende sectoren. 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 arbeidsintensieve en kostbare taak. Meestal heb je een team met voldoende financiering nodig – zoals een onderzoeksinstituut, een goed gefinancierd bedrijf of een universiteit – om over de benodigde middelen te beschikken.

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, krijg je alle krachtige mogelijkheden van een GPT-model, maar kun je het eenvoudig aanpassen aan je eigen behoeften.

Hoe worden GPT-modellen getraind?

Als je zelf een GPT-model wilt trainen, moet je – financieel en op andere vlakken – voorbereid zijn om krachtige hardware te gebruiken en veel tijd te investeren in het perfectioneren van algoritmes.

Een GPT-model ontstaat door pre-training en kan verder worden gespecialiseerd met fine-tuning. Je kunt echter ook een aangepaste GPT-chatbot bouwen zonder fine-tuning, wat een intensief proces is dat snel kostbaar kan worden.

Pre-training

Pre-training is een tijdrovend en kostbaar proces dat – voorlopig – alleen mogelijk is voor goed gefinancierde bedrijven. Als je je eigen GPT-chatbot bouwt, doe je geen pre-training.

Pre-training vindt plaats wanneer een ontwikkelteam het model traint om het volgende woord in een menselijk klinkende zin nauwkeurig te voorspellen. Nadat het model op een grote hoeveelheid tekst is getraind, kan het nauwkeuriger voorspellen welke woorden op elkaar volgen in een zin.

Een team begint met het verzamelen van een enorme dataset. Het model wordt vervolgens getraind om de data op te splitsen in woorden of subwoorden, zogenaamde tokens.

Hier komt de ‘T’ in GPT vandaan: deze tekstverwerking en -opdeling gebeurt door een neuraal netwerkarchitectuur genaamd een transformer.

Aan het einde van de pre-training begrijpt het model taal in brede zin, maar is het nog niet gespecialiseerd in een bepaald domein.

Fine-tuning

Als je een bedrijf bent met een enorme dataset tot je beschikking, kan fine-tuning een optie zijn.

Fine-tuning betekent dat je een model traint op een specifieke dataset, zodat het specialist wordt in een bepaalde taak.

Je kunt het bijvoorbeeld trainen op:

• Medische teksten, zodat het beter complexe aandoeningen kan diagnosticeren
• Juridische teksten, zodat het kwalitatief betere juridische stukken kan schrijven voor een bepaald rechtsgebied
• Klantenservice-scripts, zodat het weet welke problemen jouw klanten meestal hebben

Na fine-tuning beschikt je GPT-chatbot over de taalvaardigheden uit de pre-training, maar is het ook gespecialiseerd in jouw specifieke toepassing.

Maar fine-tuning is niet het juiste proces voor veel GPT-chatbotprojecten. Je hebt geen fine-tuning nodig als je een chatbot wilt aanpassen.

Sterker nog, je kunt alleen fine-tunen als je een zeer grote dataset met relevante informatie hebt (zoals transcripties van klantenservicegesprekken van een groot bedrijf). Als je dataset niet groot genoeg is, is fine-tuning de tijd en kosten niet waard.

Gelukkig zijn geavanceerde prompting en RAG (retrieval-augmented generation) bijna altijd voldoende om een GPT-chatbot aan te passen – zelfs als je deze aan duizenden klanten aanbiedt.

3 manieren om LLM’s aan te passen

Of het nu een GPT-engine is of niet, het aanpassen van een LLM biedt veel voordelen. Je kunt je data privé houden, kosten verlagen voor specifieke taken en de kwaliteit van antwoorden binnen jouw toepassing verbeteren.

Botpress software engineer Patrick legt alles uit over het aanpassen van een LLM in dit artikel. Dit zijn zijn belangrijkste suggesties voor LLM-aanpassing:

1. Fine-tuning

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 jouw product.

Open-source modellen vereisen technische kennis voor fine-tuning, terwijl gesloten modellen zoals GPT-4 of Claude via API’s kunnen worden fijngetuned, al brengt dit extra kosten met zich mee. Fine-tuning is vooral nuttig voor statische kennis, maar minder geschikt voor real-time informatie.

2. RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) betekent dat je externe informatie, zoals een document met HR-beleid, gebruikt om specifieke vragen te beantwoorden.

Dit is ideaal voor toegang tot actuele informatie, bijvoorbeeld als een chatbot een productcatalogus raadpleegt voor de voorraad, en voorkomt dat je modellen hoeft te fine-tunen.

RAG is vaak eenvoudiger en goedkoper te onderhouden voor kennisgerichte chatbots, omdat je actuele data kunt opvragen zonder het model steeds te moeten bijwerken.

3. N-shot prompting

N-shot learning betekent dat je voorbeelden meegeeft in één LLM API-aanroep om de kwaliteit van de antwoorden te verbeteren.

Het toevoegen van één voorbeeld (one-shot) verbetert het antwoord aanzienlijk ten opzichte van geen voorbeelden (zero-shot), terwijl het gebruik van meerdere voorbeelden (n-shot) de nauwkeurigheid verder verhoogt zonder het model aan te passen.

Deze aanpak wordt echter beperkt door de contextgrootte van het model, en veelvuldig gebruik kan de kosten verhogen; fine-tuning kan de noodzaak voor n-shot voorbeelden wegnemen, maar vereist meer voorbereiding.

4. Prompt engineering

Er zijn andere technieken voor prompt engineering, zoals chain-of-thought, waarbij modellen hardop moeten nadenken voordat ze een antwoord geven.

Dit verhoogt de kwaliteit van het antwoord, maar zorgt wel voor langere, duurdere en tragere reacties.

Maak een GPT-chatbot getraind op jouw data

De kracht van de GPT-engine combineren met de flexibiliteit van een chatbotplatform betekent dat je de nieuwste AI-technologie kunt inzetten voor de specifieke behoeften van jouw organisatie.

Botpress biedt een drag-and-drop studio waarmee je aangepaste GPT-chatbots kunt bouwen voor elk gebruiksscenario. Zo kun je AI laten werken voor jou, ongeacht hoe je deze wilt inzetten.

We hebben een uitgebreid educatieplatform, Botpress Academy, en een gedetailleerd YouTube-kanaal. Op onze Discord vind je meer dan 20.000 botbouwers, zodat je altijd de ondersteuning krijgt die je nodig hebt.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons salesteam voor meer informatie.