Jak mogę wytrenować własny model GPT?

Dzięki szybkiemu rozwojowi technologii AI, coraz łatwiej jest zbudować własnego chatbota GPT.

Generatywny model transformera wytrenowany przez OpenAI – napędzający ChatGPT – stał się narzędziem dla tych, którzy chcą tworzyć własnych agentów AI i oprogramowanie.

Nauka personalizacji własnego agenta GPT pozwala wykorzystać najnowocześniejsze technologie do Twoich konkretnych zastosowań. Zaczynajmy.

Czym jest model GPT?

Model GPT (generative pre-trained transformer) to zaawansowany typ modelu językowego opracowany przez OpenAI. Wykorzystuje głębokie uczenie do rozumienia i generowania tekstu przypominającego ludzki.

Modele GPT są trenowane na ogromnych zbiorach tekstów, by przewidywać kolejne słowo w sekwencji, co pozwala im wykonywać zadania takie jak odpowiadanie na pytania, pisanie treści czy programowanie.

Modele te są szeroko wykorzystywane w aplikacjach takich jak chatboty AI, generowanie treści czy tłumaczenia.

Modele GPT są wykorzystywane w praktyce jako silniki chatbotów obsługi klienta, agentów do pozyskiwania leadów oraz narzędzi badawczych w różnych dziedzinach. Takie chatboty AI można znaleźć wszędzie w internecie – od opieki zdrowotnej i e-commerce po hotele i nieruchomości.

Kto może trenować modele GPT?

Trenowanie modelu GPT to zadanie wymagające dużych nakładów pracy i zasobów. Zazwyczaj potrzebny jest zespół z odpowiednim finansowaniem – jak instytut badawczy, dobrze dofinansowana firma czy uniwersytet – by mieć środki na trenowanie modelu GPT.

Jednak znacznie łatwiej jest osobom prywatnym lub firmom wytrenować własnego chatbota GPT. Trenując chatbota GPT zamiast całego modelu, zyskujesz wszystkie możliwości modelu GPT, a jednocześnie możesz łatwo dostosować go do swoich potrzeb.

Jak trenuje się modele GPT?

Aby samodzielnie wytrenować model GPT, musisz być przygotowany – finansowo i organizacyjnie – na użycie wydajnego sprzętu i poświęcenie dużo czasu na dopracowanie algorytmów.

Model GPT powstaje w wyniku wstępnego trenowania, a następnie może być dodatkowo dostosowany przez fine-tuning. Możesz jednak zbudować własnego chatbota GPT bez dostrajania, które jest procesem wymagającym i kosztownym.

Wstępne trenowanie

Wstępne trenowanie to proces czasochłonny i wymagający dużych zasobów, który obecnie mogą przeprowadzać tylko dobrze finansowane firmy. Jeśli budujesz własnego chatbota GPT, nie będziesz go wstępnie trenować.

Wstępne trenowanie polega na tym, że zespół deweloperów uczy model przewidywania kolejnych słów w zdaniu brzmiącym jak ludzka wypowiedź. Po przetworzeniu dużej ilości tekstu model lepiej przewiduje, jakie słowa powinny po sobie następować.

Zespół zaczyna od zebrania ogromnego zbioru danych. Model jest następnie uczony rozbijania tekstu na słowa lub sub-słowa, zwane tokenami.

To właśnie tutaj pojawia się „T” w GPT: to przetwarzanie tekstu i rozbijanie go na części odbywa się dzięki architekturze sieci neuronowej zwanej transformerem.

Po zakończeniu fazy wstępnego trenowania model rozumie język ogólnie, ale nie jest wyspecjalizowany w żadnej konkretnej dziedzinie.

Dostrajanie (fine-tuning)

Jeśli jesteś dużą firmą z ogromnym zbiorem danych, dostrajanie może być dla Ciebie opcją.

Dostrajanie polega na trenowaniu modelu na konkretnym zbiorze danych, by stał się specjalistą w określonej funkcji.

Możesz go trenować na przykład na:

• Tekstach medycznych, by lepiej diagnozował złożone przypadki
• Tekstach prawniczych, by pisał wysokiej jakości opinie prawne w danej jurysdykcji
• Skryptach obsługi klienta, by znał typowe problemy Twoich klientów

Po dostrojeniu Twój chatbot GPT korzysta z umiejętności językowych zdobytych podczas wstępnego trenowania, ale jest też wyspecjalizowany w Twoim zastosowaniu.

Jednak dostrajanie nie jest konieczne dla wielu projektów chatbotów GPT. Nie potrzebujesz fine-tuningu, jeśli chcesz po prostu spersonalizować chatbota.

W rzeczywistości możesz dostroić chatbota GPT tylko wtedy, gdy masz bardzo duży zbiór odpowiednich danych (np. zapisy rozmów z obsługi klienta w dużej firmie). Jeśli Twój zbiór danych nie jest wystarczająco duży, nie warto inwestować czasu i pieniędzy w dostrajanie.

Na szczęście zaawansowane promptowanie i RAG (retrieval-augmented generation) prawie zawsze wystarczają do personalizacji chatbota GPT – nawet jeśli obsługuje on tysiące użytkowników.

3 sposoby personalizacji LLM-ów

Niezależnie od tego, czy korzystasz z silnika GPT, personalizacja LLM niesie wiele korzyści. Pozwala zachować prywatność danych, obniżyć koszty dla konkretnych zadań i poprawić jakość odpowiedzi w Twoim zastosowaniu.

Inżynier oprogramowania Botpress, Patrick, wyjaśnia szczegóły personalizacji LLM w tym artykule. Oto jego najważniejsze wskazówki dotyczące personalizacji LLM:

1. Dostrajanie (fine-tuning)

Dostrajanie polega na trenowaniu modelu na konkretnych przykładach, by był lepszy w określonym zadaniu, np. odpowiadaniu na pytania o Twój produkt.

Modele open-source wymagają zasobów inżynierskich do dostrajania, natomiast zamknięte modele jak GPT-4 czy Claude można dostrajać przez API, choć zwiększa to koszty. Dostrajanie jest szczególnie przydatne dla wiedzy statycznej, ale nie sprawdza się przy aktualizacjach w czasie rzeczywistym.

2. RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) polega na wykorzystaniu zewnętrznych informacji, np. dokumentu z polityką HR, do odpowiadania na konkretne pytania.

To idealne rozwiązanie do uzyskiwania informacji w czasie rzeczywistym, np. gdy chatbot sprawdza dostępność produktu w katalogu, i nie wymaga dostrajania modeli.

RAG jest często łatwiejszy i tańszy w utrzymaniu dla chatbotów opartych na wiedzy, ponieważ można korzystać z aktualnych danych bez ciągłych aktualizacji modelu.

3. N-shot prompting

N-shot learning polega na podaniu przykładów w jednym wywołaniu API LLM, by poprawić jakość odpowiedzi.

Dodanie jednego przykładu (one-shot) znacząco poprawia odpowiedź w porównaniu do braku przykładów (zero-shot), a użycie kilku przykładów (n-shot) jeszcze bardziej zwiększa precyzję bez zmiany modelu.

Ta metoda jest jednak ograniczona przez rozmiar kontekstu modelu, a częste użycie może zwiększyć koszty; dostrajanie eliminuje potrzebę stosowania n-shot, ale wymaga więcej przygotowań.

4. Inżynieria promptów

Istnieją też inne techniki inżynierii promptów, jak chain-of-thought, które zmuszają model do „głośnego myślenia” przed udzieleniem odpowiedzi.

Zwiększa to jakość odpowiedzi, ale kosztem długości, ceny i szybkości reakcji.

Stwórz chatbota GPT wytrenowanego na Twoich danych

Połączenie możliwości silnika GPT z elastycznością platformy chatbotowej pozwala wykorzystać najnowszą technologię AI do indywidualnych zastosowań w Twojej organizacji.

Botpress oferuje studio typu drag-and-drop, które umożliwia tworzenie własnych chatbotów GPT do dowolnych zastosowań. Pozwalamy Ci korzystać ze sztucznej inteligencji dokładnie tak, jak chcesz, niezależnie od sposobu wdrożenia.

Oferujemy rozbudowaną platformę edukacyjną, Botpress Academy, oraz szczegółowy kanał YouTube. Na naszym Discordzie jest ponad 20 000 twórców botów, więc zawsze możesz liczyć na wsparcie.

Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.

Lub skontaktuj się z naszym zespołem sprzedaży, aby dowiedzieć się więcej.