Jak mogę wytrenować własny model GPT?

W tym artykule zagłębiamy się w zawiłości modeli GPT, w tym w to, co jest potrzebne do rozpoczęcia treningu własnego.

‍

Wraz z postępem technologicznym, każdego dnia powstaje coraz więcej modeli uczenia maszynowego. Jednym z takich modeli jest Generative Pre-trained Transformer (GPT) zapoczątkowany przez OpenAI, który został ostatnio szeroko przyjęty ze względu na swoją wszechstronność i skuteczność. Wraz z rosnącą liczbą aplikacji wykorzystujących GPT w swoich operacjach, wiedza na temat tego typu modeli staje się coraz ważniejsza.

‍

Co to jest model GPT?

Model GPT to sztuczna sieć neuronowa używana do przetwarzania języka naturalnego, która wykorzystuje koncepcje głębokiego uczenia się do generowania dokładnych zdań wyjściowych. Modele GPT są w stanie wykonywać różne zadania, takie jak tłumaczenie języka, odpowiadanie na pytania i podsumowywanie.

‍

Głównym celem modeli GPT jest tworzenie systemów dialogowych podobnych do ludzkich, które mogą być wykorzystywane przez komputery lub maszyny do interakcji z ludźmi w języku naturalnym. Dzięki szkoleniu na dużych zbiorach danych zawierających setki tysięcy do milionów przykładów, mogą one uczyć się złożonych relacji między słowami i frazami bez konieczności wyraźnych instrukcji programistycznych od programistów.

‍

Ze względu na te możliwości, modele GPT stały się w ostatnich latach niezwykle popularne i są stosowane w wielu branżach, w których istnieje potrzeba naturalnej konwersacji między ludźmi a maszynami. Stają się one szczególnie przydatne w dziedzinie automatyzacji obsługi klienta, umożliwiając firmom zapewnienie użytkownikom lepszych doświadczeń.

‍

Jakie są zalety korzystania z modeli GPT?

Modele GPT oferują niezrównane możliwości, jeśli chodzi o analizę języków naturalnych, co czyni je nieocenionym narzędziem dla każdego, kto chce skorzystać z najnowocześniejszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji.

‍

Korzyści z używania modeli GPT obejmują:

• Zwiększona wydajność: Dzięki wykorzystaniu istniejących technologii, takich jak sieci neuronowe i struktury głębokiego uczenia, modele GPT są w stanie szybko tworzyć bardzo dokładne prognozy z błyskawiczną prędkością.
• Zwiększona dokładność: Dzięki zdolności do dokładnej analizy złożonych wzorców językowych, modele GPT zapewniają solidne wyniki, jeśli chodzi o zrozumienie danych wejściowych w języku naturalnym.
• Zwiększona skalowalność: W przeciwieństwie do tradycyjnych technik uczenia maszynowego, które wymagają dużej ilości zasobów obliczeniowych i czasu, modele GPT pozwalają firmom na szybkie skalowanie bez konieczności inwestowania dużych środków w rozwiązania sprzętowe lub programowe.

‍

Jak dobry jest ChatGPT w pisaniu kodu?

‍

Jak trenowane są modele GPT?

Trenowanie modelu GPT od podstaw wymaga napisania setek linii kodu, zdefiniowania warstwy samouwagi, zaimplementowania warstw porzucania, określenia rozmiaru słownictwa, ustawienia rozmiaru dysku wymaganego do trenowania sekwencji wejściowych i zaprojektowania odpowiedniej architektury dla sieci neuronowej.

‍

Aby z powodzeniem wytrenować własny model GPT od podstaw, ważne jest zrozumienie podstawowych pojęć związanych z głębokim uczeniem, w tym sieci neuronowych i technik przetwarzania języka naturalnego, aby móc efektywnie wykorzystać wszystkie dostępne zasoby podczas tworzenia generatora.

‍

Aby samodzielnie wytrenować model GPT, należy wdrożyć potężny sprzęt komputerowy i zainwestować znaczną ilość czasu w doskonalenie algorytmów i dokładne zrozumienie, jakiego rodzaju dane wejściowe są potrzebne do uzyskania najlepszych wyników. Na szczęście zadania te można drastycznie uprościć za pomocą platformy do tworzenia botów.

‍

Poniżej znajduje się zestawienie kluczowych pojęć, które należy zrozumieć, aby trenować model GPT:

• Modele językowe: Używane do tworzenia kontekstu.
• Architektura sieci neuronowej: Struktura, która przetwarza słowa i generuje tekst z naturalnie brzmiącą logiką.
• Modele generatywne: Są to sieci neuronowe, które mogą generować nowe punkty danych z wytrenowanych zestawów danych. Są one przydatne w różnych zastosowaniach, takich jak generowanie tekstu, synteza obrazu, rozpoznawanie mowy, a nawet tłumaczenie maszynowe.
• Epochs: iteracja treningowa, czyli ile razy te same dane będą analizowane przez model.
• Rozmiar partii: Liczba próbek używanych w każdej iteracji.
• Warstwy samoobserwacji: Proces używany do identyfikacji relacji między różnymi częściami każdego zdania/paragrafu wygenerowanego przez model.
• Warstwa dropout: Algorytm zaprojektowany w celu zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu (gdy model uczenia maszynowego działa zbyt dobrze na określonych zestawach danych). Pomaga to zapewnić, że przewidywania dokonane na podstawie nowych danych będą dokładne.
• Rozmiar słownika: Określa ilość "przestrzeni leksykalnej", do której system ma dostęp podczas obliczeń.
• Rozmiar dysku wymagany do trenowania sekwencji wejściowych: Jak duży musi być dysk, aby pomieścić wszystkie niezbędne informacje związane z dopasowaniem bez wyczerpania miejsca podczas przetwarzania wielu iteracji jednocześnie.
• Techniki optymalizacji hiperparametrów: Należy je stosować podczas uczenia modelu, aby mógł on lepiej dostosowywać się do różnych zestawów danych lub zadań. Wiąże się to z ustawianiem wartości takich jak szybkość uczenia się i szybkość zaniku pędu, dostosowywaniem warstw porzucania i dodawaniem komponentów regularyzacji.
• Wektor punktów uwagi: Reprezentacja liczbowa tworzona przez badanie podobieństw między słowami w generowanych zdaniach/akapitach, aby brzmiały bardziej realistycznie, gdy są czytane na głos lub zapisywane na papierze.

‍

Jakie języki obsługuje ChatGPT ?

‍

Jak tworzony jest model GPT?

Tworzenie modelu GPT (Generative Pre-trained Transformer) obejmuje kilka kroków. Oto ogólny przegląd tego procesu:

‍

Gromadzenie danych

Duży korpus danych tekstowych jest gromadzony z różnych źródeł, takich jak książki, artykuły, strony internetowe i inne zasoby tekstowe. Dane powinny być reprezentatywne dla języka i domeny, w której model ma działać.

‍

Przetwarzanie wstępne

Zebrane dane tekstowe są czyszczone i wstępnie przetwarzane. Obejmuje to zadania takie jak tokenizacja (dzielenie tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub podsłowa), usuwanie niepotrzebnych znaków lub formatowanie oraz potencjalnie stosowanie dodatkowych kroków przetwarzania wstępnego specyficznych dla języka.

‍

Wybór architektury

Jako podstawę modelu wybiera się konkretną architekturę opartą na transformatorze, taką jak GPT-1, GPT-2, GPT-3 lub GPT-4. Każda kolejna wersja opiera się na poprzedniej, wprowadzając ulepszenia i szkolenia na większą skalę.

‍

Szkolenie wstępne

Model jest wstępnie trenowany przy użyciu nienadzorowanego uczenia się na oczyszczonych i wstępnie przetworzonych danych tekstowych. Celem jest przewidzenie następnego słowa lub tokena w zdaniu, biorąc pod uwagę kontekst poprzednich słów. Ten etap wstępnego szkolenia pomaga modelowi nauczyć się wzorców językowych, gramatyki i ogólnego rozumienia języka.

‍

Dostrajanie

Po wstępnym szkoleniu model jest dalej dostrajany do określonych zadań lub dziedzin przy użyciu nadzorowanego uczenia się. Wiąże się to z wykorzystaniem oznaczonych danych i dostarczaniem modelowi wyraźnych informacji zwrotnych w celu udoskonalenia jego wydajności w docelowych zadaniach, takich jak klasyfikacja tekstu, odpowiadanie na pytania lub tłumaczenie językowe.

‍

Optymalizacja iteracyjna

Model jest udoskonalany i optymalizowany poprzez wielokrotne iteracje eksperymentów, dostosowywanie hiperparametrów i ocenę wydajności. Celem jest poprawa generowania języka, rozumienia i możliwości specyficznych dla zadania.

‍

Wdrożenie i użytkowanie

Po wytrenowaniu i dostrojeniu modelu można go wdrożyć i wykorzystywać w różnych aplikacjach. Można tworzyć interfejsy API lub specjalne interfejsy do interakcji z modelem, umożliwiając użytkownikom generowanie tekstu, odpowiadanie na pytania lub wykonywanie innych zadań związanych z językiem.

‍

Należy zauważyć, że trenowanie modelu językowego na dużą skalę, takiego jak GPT, wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, specjalistycznej infrastruktury i znacznych ilości danych. OpenAI wytrenowało i wydało określone wersje modeli GPT, a programiści mogą używać tych wstępnie wytrenowanych modeli do różnych zastosowań bez konieczności trenowania ich od zera.

‍

Stwórz chatbota GPT wyszkolonego na podstawie Twoich danych

Chociaż szkolenie własnego modelu GPT wymaga pewnej wiedzy technicznej, stworzenie rozwiązania wykorzystującego GPT nie jest tak trudne, jak mogłoby się wydawać. Dzięki wyspecjalizowanemu oprogramowaniu do tworzenia botów można tworzyć agentów konwersacyjnych wykorzystujących GPT bez konieczności trenowania własnego modelu GPT od podstaw.

‍

Platforma do tworzenia chatbotów Botpress umożliwia łatwe przesyłanie własnej bazy wiedzy zawierającej pliki PDF, pliki i strony internetowe, aby osiągnąć te same korzyści, co szkolenie własnego modelu GPT. Dzięki Botpress właściciele firm mogą skorzystać z potężnej technologii GPT i wdrożyć ją do swoich działań związanych z obsługą klienta. Dzięki Botpress można tworzyć wydajne chatbots w ekonomiczny sposób i szybko je wdrażać.

‍

Tworzenie agentów AI

Zbuduj agenta AI wyszkolonego na Twoich danych za darmo

Zacznij teraz

Nie potrzebujesz karty kredytowej

‍