ฉันจะฝึกโมเดล GPT ของตัวเองได้อย่างไร

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกความซับซ้อนของโมเดล GPT รวมถึงสิ่งที่ต้องใช้ในการเริ่มฝึกของคุณเอง

‍

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี จึงมีการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมากขึ้นทุกวัน หนึ่งในโมเดลดังกล่าวคือ Generative Pre-trained Transformer (GPT) ที่บุกเบิกโดย OpenAI ซึ่งได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางเมื่อเร็ว ๆ นี้เนื่องจากความเก่งกาจและประสิทธิภาพ ด้วยจํานวนแอปพลิเคชันที่เพิ่มขึ้นที่ใช้ GPT ในการดําเนินงาน การมีความรู้เกี่ยวกับโมเดลประเภทนี้จึงมีความสําคัญมากขึ้นเรื่อยๆ

‍

โมเดล GPT คืออะไร?

โมเดล GPT เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้สําหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้แนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างประโยคเอาต์พุตที่แม่นยํา โมเดล GPT สามารถทํางานได้หลายอย่าง เช่น การแปลภาษา การตอบคําถาม และการสรุป

‍

วัตถุประสงค์หลักของโมเดล GPT คือการสร้างระบบบทสนทนาที่เหมือนมนุษย์ซึ่งคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรสามารถใช้เพื่อโต้ตอบกับมนุษย์ในภาษาธรรมชาติ ด้วยการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีตัวอย่างหลายแสนถึงล้านตัวอย่างพวกเขาสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคําและวลีโดยไม่ต้องใช้คําแนะนําการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนจากนักพัฒนา

‍

โมเดล GPT จึงได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และถูกนําไปใช้ในหลายอุตสาหกรรมที่ต้องการการสนทนาที่เป็นธรรมชาติระหว่างผู้คนและเครื่องจักร พวกเขากําลังมีประโยชน์อย่างยิ่งในด้าน ระบบอัตโนมัติของการบริการลูกค้า ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถมอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นแก่ผู้ใช้ได้

‍

ประโยชน์ของการใช้โมเดล GPT คืออะไร?

โมเดล GPT นําเสนอความสามารถที่เหนือชั้นในการวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ ทําให้เป็นเครื่องมืออันล้ําค่าสําหรับทุกคนที่ต้องการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าที่ล้ําสมัยในปัญญาประดิษฐ์

‍

ประโยชน์ของการใช้โมเดล GPT ได้แก่:

• เพิ่มประสิทธิภาพ: ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่มีอยู่ เช่น โครงข่ายประสาทเทียมและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก โมเดล GPT จึงสามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยําสูงได้อย่างรวดเร็วด้วยความเร็วสูง
• ปรับปรุงความแม่นยํา: ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์รูปแบบทางภาษาที่ซับซ้อนอย่างแม่นยําโมเดล GPT จึงให้ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งเมื่อต้องทําความเข้าใจอินพุตภาษาธรรมชาติ
• ความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น: ซึ่งแตกต่างจากเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมที่ต้องใช้ทรัพยากรและเวลาในการคํานวณจํานวนมาก GPT โมเดลช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับขนาดได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องลงทุนอย่างมากในโซลูชันฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์

‍

ดีแค่ไหน ChatGPT ที่เขียนโค้ด?

‍

โมเดล GPT ได้รับการฝึกฝนอย่างไร?

การฝึกโมเดล GPT ตั้งแต่เริ่มต้นจําเป็นต้องเขียนโค้ดหลายร้อยบรรทัดกําหนดเลเยอร์ความสนใจในตนเองใช้เลเยอร์ออกกลางคันกําหนดขนาดคําศัพท์กําหนดขนาดดิสก์ที่จําเป็นสําหรับการฝึกอบรมลําดับอินพุตและการออกแบบสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมสําหรับโครงข่ายประสาทเทียม

‍

สิ่งสําคัญคือต้องเข้าใจแนวคิดพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียมและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อให้คุณสามารถใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อสร้างตัวสร้างของคุณ

‍

ในการฝึกโมเดล GPT ด้วยตัวคุณเองคุณต้องใช้ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพและลงทุนเวลาจํานวนมากในการปรับปรุงอัลกอริทึมให้สมบูรณ์แบบและทําความเข้าใจว่าอินพุตประเภทใดที่จําเป็นสําหรับผลลัพธ์ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด โชคดีที่งานเหล่านี้สามารถทําให้ง่ายขึ้นอย่างมากโดยใช้แพลตฟอร์มการสร้างบอท

‍

ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดของแนวคิดหลักที่ต้องเข้าใจเพื่อฝึกโมเดล GPT:

• โมเดลภาษา: ใช้เพื่อสร้างบริบท
• สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม: กรอบที่ประมวลผลคําและสร้างข้อความด้วยตรรกะที่ฟังดูเป็นธรรมชาติ
• แบบจําลองกําเนิด: นี่คือโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถสร้างจุดข้อมูลใหม่จากชุดข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม มีประโยชน์สําหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การสังเคราะห์ภาพ การรู้จําเสียง และแม้แต่การแปลด้วยเครื่อง
• ยุค: การทําซ้ําการฝึกอบรมหรือจํานวนครั้งที่ข้อมูลเดียวกันจะถูกตรวจสอบโดยแบบจําลอง
• ขนาดแบทช์: จํานวนตัวอย่างที่ใช้ในการทําซ้ําแต่ละครั้ง
• เลเยอร์ความสนใจตนเอง: กระบวนการที่ใช้ในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่าง ๆ ของแต่ละประโยค / ย่อหน้าที่สร้างโดยแบบจําลอง
• เลเยอร์ออกกลางคัน: อัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อช่วยป้องกันการโอเวอร์ฟิตติ้ง (เมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทํางานได้ดีเกินไปในชุดข้อมูลเฉพาะ) สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าการคาดการณ์ที่ทําจากข้อมูลใหม่จะถูกต้อง
• ขนาดคําศัพท์: กําหนดจํานวน "พื้นที่คําศัพท์" ที่ระบบสามารถเข้าถึงได้ในระหว่างการคํานวณ
• ขนาดดิสก์ที่จําเป็นสําหรับลําดับอินพุตการฝึกอบรม: ไดรฟ์ของคุณต้องมีขนาดใหญ่เพียงใดสําหรับข้อมูลที่จําเป็นทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับความพอดีโดยไม่ทําให้ห้องหมดในขณะที่ประมวลผลผ่านการทําซ้ําหลายครั้งพร้อมกัน
• เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์: สิ่งเหล่านี้จําเป็นต้องนําไปใช้ในขณะที่โมเดลกําลังได้รับการฝึกอบรมเพื่อให้สามารถปรับให้เข้ากับชุดข้อมูลหรืองานต่างๆ ได้ดีขึ้น สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการตั้งค่าเช่นอัตราการเรียนรู้และอัตราการสลายตัวของโมเมนตัมการปรับเลเยอร์การออกกลางคันและการเพิ่มองค์ประกอบการทําให้เป็นมาตรฐาน
• เวกเตอร์คะแนนความสนใจ: การแสดงตัวเลขที่สร้างขึ้นโดยการตรวจสอบความคล้ายคลึงกันระหว่างคําภายในประโยค/ย่อหน้าที่ถูกสร้างขึ้น เพื่อให้ฟังดูสมจริงยิ่งขึ้นเมื่ออ่านออกเสียงหรือเขียนลงบนกระดาษ

‍

ภาษาทําอะไร ChatGPT สนับสนุน

‍

โมเดล GPT ถูกสร้างขึ้นอย่างไร

การสร้างโมเดล GPT (Generative Pre-trained Transformer) เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน นี่คือภาพรวมระดับสูงของกระบวนการ:

‍

การเก็บรวบรวมข้อมูล

คลังข้อมูลข้อความขนาดใหญ่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น หนังสือ บทความ เว็บไซต์ และแหล่งข้อมูลที่เป็นข้อความอื่นๆ ข้อมูลควรเป็นตัวแทนของภาษาและโดเมนที่โมเดลตั้งใจจะดําเนินการ

‍

การประมวลผลล่วงหน้า

ข้อมูลข้อความที่รวบรวมจะถูกล้างและประมวลผลล่วงหน้า สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การแปลงเป็นโทเค็น (การแยกข้อความออกเป็นหน่วยย่อย เช่น คําหรือคําย่อย) การลบอักขระหรือการจัดรูปแบบที่ไม่จําเป็นออก และอาจใช้ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าเฉพาะภาษาเพิ่มเติม

‍

การเลือกสถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรมที่ใช้หม้อแปลงเฉพาะ เช่น GPT-1, GPT-2, GPT-3 หรือ GPT-4 ถูกเลือกเป็นพื้นฐานสําหรับโมเดล แต่ละเวอร์ชันที่ตามมาสร้างขึ้นจากเวอร์ชันก่อนหน้า โดยผสมผสานการปรับปรุงและการฝึกอบรมที่ใหญ่ขึ้น

‍

ก่อนการฝึกอบรม

โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าโดยใช้การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวกับข้อมูลข้อความที่ล้างและประมวลผลไว้ล่วงหน้า วัตถุประสงค์คือการทํานายคําหรือโทเค็นถัดไปในประโยคตามบริบทของคําก่อนหน้า ขั้นตอนก่อนการฝึกอบรมนี้ช่วยให้แบบจําลองเรียนรู้รูปแบบทางภาษาไวยากรณ์และความเข้าใจภาษาทั่วไป

‍

การปรับแต่งอย่างละเอียด

หลังจากการฝึกอบรมล่วงหน้าโมเดลจะได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมเกี่ยวกับงานหรือโดเมนเฉพาะโดยใช้การเรียนรู้ภายใต้การดูแล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกํากับและให้ข้อเสนอแนะที่ชัดเจนแก่โมเดลเพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพในงานเป้าหมาย เช่น การจัดประเภทข้อความ การตอบคําถาม หรือการแปลภาษา

‍

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบวนซ้ํา

โมเดลนี้ได้รับการขัดเกลาและปรับให้เหมาะสมผ่านการทดลองซ้ําหลายครั้งปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และประเมินประสิทธิภาพ เป้าหมายคือการปรับปรุงการสร้างภาษา ความเข้าใจ และความสามารถเฉพาะงานของโมเดล

‍

การปรับใช้และการใช้งาน

เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมและปรับแต่งอย่างละเอียดแล้ว ก็สามารถปรับใช้และนําไปใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ ได้ สามารถสร้าง API หรืออินเทอร์เฟซเฉพาะเพื่อโต้ตอบกับโมเดล ทําให้ผู้ใช้สามารถสร้างข้อความ ตอบคําถาม หรือทํางานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษาได้

‍

สิ่งสําคัญคือต้องทราบว่าการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT ต้องใช้ทรัพยากรการคํานวณจํานวนมาก OpenAI ได้ฝึกฝนและเปิดตัวโมเดล GPT เวอร์ชันเฉพาะ และนักพัฒนาสามารถใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเหล่านี้สําหรับแอปพลิเคชันต่างๆ โดยไม่จําเป็นต้องฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้น

‍

สร้าง GPT Chatbot ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ

แม้ว่าการฝึกโมเดล GPT ของคุณเองจะต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค แต่การสร้างโซลูชันที่ใช้ประโยชน์จาก GPT นั้นไม่ยากอย่างที่คิด ด้วย ซอฟต์แวร์สร้างบอทเฉพาะทาง คุณสามารถสร้างตัวแทนการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย GPT โดยไม่ต้องฝึกโมเดล GPT ของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้น

‍

ดิ Botpress แพลตฟอร์มการสร้างแชทบอทช่วยให้คุณอัปโหลดฐานความรู้ของ PDF ไฟล์ และเว็บไซต์ของคุณเองได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้ได้ประโยชน์เช่นเดียวกับการฝึกโมเดล GPT ของคุณเอง  ขอบคุณ Botpressเจ้าของธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี GPT อันทรงพลังและนําไปใช้ในการบริการลูกค้าได้ กับ Botpressคุณสามารถ สร้างพลัง chatbots ปรับใช้ได้อย่างคุ้มค่าและรวดเร็ว

‍

สร้างตัวแทน AI

สร้างตัวแทน AI ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลของคุณฟรี

เริ่มเลย

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

‍