Com os rápidos avanços na tecnologia de IA, está a tornar-se mais acessível para as pessoas criarem os seus próprios chatbots GPT .
OpenAIO modelo de transformador generativo pré-treinado da ChatGPT - tornou-se um recurso para quem procura construir os seus próprios agentes e software de IA.
Aprender a personalizar o seu próprio agente GPT permite-lhe aproveitar as tecnologias mais poderosas do nosso tempo para os seus casos de utilização específicos. Então, vamos começar.
O que é um modelo GPT ?
Um modelo GPT (transformador generativo pré-treinado) é um tipo avançado de modelo de linguagem desenvolvido por OpenAI. Utiliza técnicas de aprendizagem profunda para compreender e gerar texto semelhante ao humano.
GPT são treinados em grandes quantidades de dados de texto para prever a palavra seguinte numa sequência, permitindo-lhes executar tarefas como responder a perguntas, escrever conteúdos e até mesmo codificar.
Estes modelos são amplamente utilizados em aplicações como chatbots de IA, geração de conteúdos e tradução.
GPT têm sido utilizados no mundo real como motores por detrás de chatbots de apoio ao cliente, agentes de geração de leads e ferramentas de investigação em várias disciplinas. Estes chatbots com IA podem ser encontrados em todo o lado online, desde os cuidados de saúde e o comércio eletrónico até aos hotéis e ao sector imobiliário.
Quem pode treinar modelos GPT ?
O treino de um modelo GPT é uma tarefa que exige muito trabalho e recursos. Normalmente, é necessário ter uma equipa com financiamento por trás - como um instituto de investigação, uma empresa bem financiada ou mesmo uma universidade - para ter os recursos necessários para treinar um modelo GPT .
No entanto, é muito mais acessível para indivíduos ou empresas treinarem os seus próprios chatbots GPT . Ao treinar um chatbot GPT em vez de um modelo, obtém todas as capacidades poderosas de um modelo GPT , mas pode facilmente personalizá-lo de acordo com as suas próprias necessidades.
Como é que os modelos GPT são treinados?
Para treinar um modelo GPT por conta própria, é necessário estar preparado - financeiramente e de outra forma - para utilizar hardware potente e investir uma quantidade significativa de tempo a aperfeiçoar algoritmos.
Um modelo GPT nasce do pré-treinamento e pode ser ainda mais especializado com o ajuste fino. No entanto, também é possível criar um chatbot GPT personalizado que não envolva o ajuste fino, que é um processo intensivo que pode tornar-se rapidamente dispendioso.
Pré-formação
A pré-treino é um processo que exige muito tempo e recursos e que, por enquanto, só pode ser realizado por empresas bem financiadas. Se estiver a construir o seu próprio chatbot GPT , não o vai pré-treinar.
A pré-treino ocorre quando uma equipa de desenvolvimento treina o modelo para ser capaz de prever com precisão a palavra seguinte numa frase que soa a humano. Depois de o modelo ser treinado com uma grande quantidade de texto, pode prever com maior precisão quais as palavras que se seguem a cada uma numa frase.
Uma equipa começa por recolher um enorme conjunto de dados. O modelo é então treinado para decompor os dados, dividindo o texto em palavras ou subpalavras, conhecidas como tokens.
É aqui que entra o "T" em GPT : o processamento e a decomposição do texto são efectuados por uma arquitetura de rede neural designada por transformador.
No final da fase de pré-treino, o modelo compreende a linguagem de uma forma geral, mas não é especializado em nenhum domínio em particular.
Afinação
Se for uma empresa com um enorme conjunto de dados na ponta dos dedos, o ajuste fino pode estar em cima da mesa.
O ajuste fino consiste em treinar um modelo num conjunto de dados específico, para que se torne especialista numa função específica.
É possível treiná-lo:
- Textos médicos, para poder diagnosticar melhor doenças complexas
- Textos jurídicos, para poder redigir briefings jurídicos de maior qualidade numa determinada jurisdição
- Scripts de serviço ao cliente, para saber que tipos de problemas os seus clientes tendem a ter
Após o ajuste fino, o seu chatbot GPT é alimentado pelas capacidades linguísticas que adquiriu na pré-treino, mas também especializado no seu caso de utilização personalizado.
Mas o ajuste fino não é o processo certo para muitos dos projectos de chatbot do GPT . Não é necessário um ajuste fino se estiver a tentar personalizar um chatbot.
De facto, só é possível afinar um chatbot GPT se tiver um conjunto de dados muito grande de informações relevantes (como as transcrições das chamadas do serviço de apoio ao cliente de uma grande empresa). Se o seu conjunto de dados não for suficientemente grande, não vale a pena gastar tempo ou dinheiro para o afinar.
Felizmente, as solicitações avançadas e a RAG (geração aumentada por recuperação) são quase sempre suficientes para personalizar um chatbot GPT - mesmo que o esteja a implementar em milhares de clientes.
3 maneiras de personalizar LLMs
Quer se trate ou não de um mecanismo GPT , a personalização de um LLM traz uma série de benefícios. Pode manter os seus dados privados, reduzir os custos de tarefas específicas e melhorar a qualidade das respostas no seu caso de utilização.
Botpress O engenheiro de software Patrick explica as vantagens e desvantagens de personalizar um LLM neste artigo. Aqui estão as suas principais sugestões para a personalização do LLM :
1. Afinação fina
O ajuste fino envolve o treino de um modelo com exemplos específicos para o tornar excelente numa determinada tarefa, como responder a perguntas sobre o seu produto.
Enquanto os modelos de código aberto requerem capacidade de engenharia para o ajuste fino, os modelos de código fechado como GPT-4 ou Claude podem ser ajustados através de APIs, embora isso aumente os custos. O ajuste fino é especialmente útil para o conhecimento estático, mas não é ideal para actualizações de informação em tempo real.
2. RAG
A geração aumentada por recuperação (RAG) refere-se à utilização de informações externas, como um documento de políticas de RH, para responder a perguntas específicas.
É ideal para aceder a informações em tempo real, como um chatbot que verifica o stock de um catálogo de produtos, e evita a necessidade de ajustar os modelos.
A manutenção do RAG é frequentemente mais fácil e mais económica para chatbots baseados no conhecimento, uma vez que é possível consultar dados actualizados sem actualizações constantes do modelo.
3. Solicitação de disparo N
A aprendizagem N-shot refere-se ao fornecimento de exemplos numa única chamada à API LLM para melhorar a qualidade das respostas. A
A utilização de um exemplo (one-shot) melhora significativamente a resposta em comparação com a ausência de exemplos (zero-shot), enquanto a utilização de vários exemplos (n-shot) melhora ainda mais a precisão sem alterar o modelo.
No entanto, esta abordagem é limitada pelo tamanho do contexto do modelo e a sua utilização frequente pode aumentar os custos; o ajuste fino pode eliminar a necessidade de exemplos n-shot, mas requer mais tempo de configuração.
4. Engenharia rápida
Existem outras técnicas de engenharia rápida, como a cadeia de pensamento, que obrigam os modelos a pensar em voz alta antes de darem uma resposta.
Isto aumenta a qualidade da resposta, mas à custa da duração, custo e rapidez da resposta.
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