Wraz z szybkim rozwojem technologii AI, tworzenie własnych chatbotów GPT staje się coraz bardziej dostępne dla osób prywatnych.
OpenAIgeneratywny, wstępnie wytrenowany model transformatora - silnik stojący za ChatGPT - stał się zasobem dla tych, którzy chcą tworzyć własnych agentów AI i oprogramowanie.
Nauka dostosowywania własnego agenta GPT pozwala wykorzystać najpotężniejsze technologie naszych czasów do konkretnych przypadków użycia. Zacznijmy więc.
Co to jest model GPT ?
Model GPT (generative pre-trained transformer) to zaawansowany typ modelu językowego opracowany przez OpenAI. Wykorzystuje on techniki głębokiego uczenia się do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego.
GPT Modele są szkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, aby przewidzieć następne słowo w sekwencji, umożliwiając im wykonywanie zadań, takich jak odpowiadanie na pytania, pisanie treści, a nawet kodowanie.
Modele te są szeroko stosowane w aplikacjach takich jak chatboty AI, generowanie treści i tłumaczenia.
GPT modele były wykorzystywane w świecie rzeczywistym jako silniki chatbotów obsługi klienta, agentów generowania leadów i narzędzi badawczych w różnych dyscyplinach. Te chatboty AI można znaleźć wszędzie online, od opieki zdrowotnej i handlu elektronicznego po hotele i nieruchomości.
Kto może szkolić modele GPT ?
Szkolenie modelu GPT jest zadaniem wymagającym dużego nakładu pracy i zasobów. Zazwyczaj potrzebny jest zespół z zapleczem finansowym - taki jak instytut badawczy, dobrze finansowana firma, a nawet uniwersytet - aby mieć niezbędne zasoby do szkolenia modelu GPT .
Jednak dla osób prywatnych lub firm znacznie bardziej dostępne jest szkolenie własnych chatbotów GPT . Trenując chatbota GPT zamiast modelu, zyskujesz wszystkie potężne możliwości modelu GPT , ale możesz łatwo dostosować go do własnych potrzeb.
W jaki sposób trenowane są modele GPT ?
Aby samodzielnie wytrenować model GPT , trzeba być przygotowanym - finansowo i nie tylko - do korzystania z potężnego sprzętu i zainwestowania znacznej ilości czasu w doskonalenie algorytmów.
Model GPT jest oparty na wstępnym szkoleniu i może być dalej wyspecjalizowany poprzez dostrajanie. Można jednak również zbudować spersonalizowanego chatbota GPT , który nie wymaga dostrajania, co jest intensywnym procesem, który może szybko stać się kosztowny.
Szkolenie wstępne
Wstępne szkolenie to czasochłonny i zasobochłonny proces, który - jak na razie - może być realizowany tylko przez dobrze finansowane przedsiębiorstwa. Jeśli budujesz własnego chatbota GPT , nie będziesz go wstępnie szkolić.
Wstępne szkolenie ma miejsce, gdy zespół programistów trenuje model, aby był w stanie dokładnie przewidzieć następne słowo w ludzko brzmiącym zdaniu. Po przeszkoleniu modelu na dużej ilości tekstu może on dokładniej przewidywać, które słowa powinny następować po sobie w zdaniu.
Zespół zaczyna od zebrania ogromnego zbioru danych. Model jest następnie szkolony w celu rozbicia danych poprzez podzielenie tekstu na słowa lub podsłowa, znane jako tokeny.
W tym miejscu pojawia się "T" w GPT : przetwarzanie i podział tekstu odbywa się za pomocą architektury sieci neuronowej zwanej transformatorem.
Pod koniec fazy wstępnego szkolenia model rozumie język w szerokim zakresie, ale nie specjalizuje się w żadnej konkretnej dziedzinie.
Dostrajanie
Jeśli jesteś przedsiębiorstwem z ogromnym zbiorem danych na wyciągnięcie ręki, dopracowanie może być na stole.
Dostrajanie polega na trenowaniu modelu na określonym zbiorze danych, aby stał się specjalistą w określonej funkcji.
Możesz go trenować:
- Teksty medyczne, dzięki czemu może lepiej diagnozować złożone schorzenia.
- Teksty prawne, dzięki czemu może pisać wyższej jakości briefingi prawne w określonej jurysdykcji.
- Skrypty obsługi klienta, dzięki którym wie, z jakimi problemami borykają się klienci.
Po dopracowaniu, chatbot GPT jest zasilany zdolnościami językowymi, które uzyskał podczas wstępnego szkolenia, ale także specjalizuje się w niestandardowym przypadku użycia.
Dostrajanie nie jest jednak właściwym procesem dla wielu projektów chatbotów GPT . Nie potrzebujesz dostrajania, jeśli próbujesz dostosować chatbota.
W rzeczywistości, chatbota GPT można dostroić tylko wtedy, gdy posiada się bardzo duży zbiór istotnych informacji (np. transkrypcje rozmów z działem obsługi klienta w dużym przedsiębiorstwie). Jeśli zbiór danych nie jest wystarczająco duży, nie warto poświęcać czasu ani ponosić kosztów na jego dopracowanie.
Na szczęście zaawansowane podpowiedzi i RAG (retrieval-augmented generation) są prawie zawsze wystarczające do dostosowania chatbota GPT - nawet jeśli wdrażasz go dla tysięcy klientów.
3 sposoby na dostosowanie LLMs
Niezależnie od tego, czy jest to silnik GPT , dostosowanie LLM przynosi wiele korzyści. Może zachować prywatność danych, obniżyć koszty określonych zadań i poprawić jakość odpowiedzi w ramach danego przypadku użycia.
Botpress Inżynier oprogramowania Patrick wyjaśnia w tym artykule tajniki dostosowywania strony LLM. Oto jego najważniejsze sugestie dotyczące dostosowywania LLM :
1. Precyzyjne strojenie
Dostrajanie polega na trenowaniu modelu na konkretnych przykładach, aby był on doskonały w określonym zadaniu, takim jak odpowiadanie na pytania dotyczące produktu.
Podczas gdy modele open-source wymagają zdolności inżynieryjnych do dostrajania, modele o zamkniętym kodzie źródłowym, takie jak GPT-4 lub Claude, mogą być dostrajane za pośrednictwem interfejsów API, choć zwiększa to koszty. Dostrajanie jest szczególnie przydatne w przypadku wiedzy statycznej, ale nie jest idealne do aktualizacji informacji w czasie rzeczywistym.
2. RAG
Retrieval-augmented generation (RAG) odnosi się do korzystania z informacji zewnętrznych, takich jak dokument polityki kadrowej, w celu udzielenia odpowiedzi na konkretne pytania.
Jest to idealne rozwiązanie do uzyskiwania dostępu do informacji w czasie rzeczywistym, takich jak chatbot sprawdzający katalog produktów pod kątem zapasów, i pozwala uniknąć konieczności dostrajania modeli.
RAG jest często łatwiejszy i bardziej opłacalny w utrzymaniu dla chatbotów opartych na wiedzy, ponieważ można wyszukiwać aktualne dane bez ciągłych aktualizacji modelu.
3. Podpowiedź N-shot
N-shot learning odnosi się do dostarczania przykładów w pojedynczym wywołaniu API LLM w celu poprawy jakości odpowiedzi. A
Dodanie jednego przykładu (one-shot) znacznie poprawia odpowiedź w porównaniu z brakiem przykładów (zero-shot), podczas gdy użycie wielu przykładów (n-shot) dodatkowo poprawia dokładność bez zmiany modelu.
Podejście to jest jednak ograniczone rozmiarem kontekstu modelu, a częste korzystanie z niego może zwiększyć koszty; precyzyjne dostrojenie może wyeliminować potrzebę n-strzałowych przykładów, ale wymaga więcej czasu na konfigurację.
4. Szybka inżynieria
Istnieją inne techniki inżynierii podpowiedzi, takie jak łańcuch myśli, które zmuszają modele do głośnego myślenia przed udzieleniem odpowiedzi.
Zwiększa to jakość odpowiedzi, ale kosztem jej długości, kosztu i szybkości.
Stwórz chatbota GPT wyszkolonego na podstawie Twoich danych
Połączenie mocy silnika GPT z elastycznością platformy chatbota oznacza, że możesz korzystać z najnowszej technologii AI w niestandardowych przypadkach użycia swojej organizacji.
Botpress zapewnia studio typu "przeciągnij i upuść", które umożliwia tworzenie niestandardowych chatbotów GPT dla dowolnego przypadku użycia. Pozwalamy Ci sprawić, by sztuczna inteligencja pracowała dla Ciebie, bez względu na to, jak chcesz ją wdrożyć.
Posiadamy solidną platformę edukacyjną, Botpress Academya także szczegółowy kanał YouTube. Na naszej stronie Discord znajduje się ponad 20 000+ twórców botów, dzięki czemu zawsze możesz uzyskać potrzebne wsparcie.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Lub skontaktuj się z naszym zespołem sprzedaży, aby dowiedzieć się więcej.
Spis treści
Udostępnij to na:
.svg)
.webp)
