Sa mabilis na pag-unlad sa teknolohiya ng AI, nagiging mas naa-access para sa mga indibidwal na bumuo ng sarili nilang GPT chatbots .
OpenAI Ang generative pre-trained na modelo ng transformer - ang makina sa likod ng ChatGPT - ay naging mapagkukunan para sa mga naghahanap upang bumuo ng kanilang sariling mga ahente at software ng AI .
Pag-aaral kung paano i-customize ang iyong sarili GPT hinahayaan ka ng ahente na gamitin ang pinakamakapangyarihang mga teknolohiya sa ating panahon para sa iyong mga partikular na kaso ng paggamit. Kaya simulan na natin.
Ano ang a GPT modelo?
A GPT modelo (generative pre-trained transformer) ay isang advanced na uri ng modelo ng wika na binuo ni OpenAI . Gumagamit ito ng malalim na mga diskarte sa pag-aaral upang maunawaan at makabuo ng tekstong tulad ng tao.
GPT ang mga modelo ay sinanay sa napakaraming data ng text upang mahulaan ang susunod na salita sa isang pagkakasunud-sunod, na nagbibigay-daan sa kanila na magsagawa ng mga gawain tulad ng pagsagot sa mga tanong, pagsulat ng nilalaman, at kahit coding.
Ang mga modelong ito ay malawakang ginagamit sa mga application tulad ng AI chatbots , pagbuo ng nilalaman, at pagsasalin.
GPT ginamit ang mga modelo sa totoong mundo bilang mga makina sa likod ng mga chatbot sa suporta sa customer , mga ahente ng pagbuo ng lead , at mga tool sa pananaliksik sa mga disiplina. Ang mga AI chatbot na ito ay matatagpuan saanman online, mula sa pangangalaga sa kalusugan at e-commerce hanggang sa mga hotel at real estate .
Sino ang maaaring magsanay GPT mga modelo?
Pagsasanay a GPT modelo ay isang labor-at resource-intensive na gawain. Karaniwan, kakailanganin mong magkaroon ng isang team na may pondo sa likod mo - tulad ng isang research institute, isang mahusay na pinondohan na kumpanya, o kahit isang unibersidad - upang magkaroon ng mga kinakailangang mapagkukunan upang sanayin ang isang GPT modelo.
Gayunpaman, mas naa-access para sa mga indibidwal o kumpanya na sanayin ang kanilang sarili GPT chatbots. Sa pamamagitan ng pagsasanay a GPT chatbot sa halip na isang modelo, makukuha mo ang lahat ng makapangyarihang kakayahan ng isang GPT modelo, ngunit madaling i-customize ito sa iyong sariling mga pangangailangan.
Kumusta naman GPT mga modelong sinanay?
Upang magsanay a GPT modelo sa iyong sarili, dapat kang maging handa - sa pananalapi at kung hindi man - na gumamit ng malakas na hardware at mamuhunan ng isang malaking halaga ng oras sa pagperpekto ng mga algorithm.
A GPT modelo ay pinangangasiwaan mula sa pre-training, at maaaring higit pang dalubhasa sa fine-tuning. Gayunpaman, maaari ka ring bumuo ng isang customized GPT chatbot na hindi nagsasangkot ng fine-tuning, na isang masinsinang proseso na maaaring mabilis na maging mahal.
Pre-training
Ang pre-training ay isang prosesong masinsinan sa oras at mapagkukunan na – sa ngayon – ay matatapos lamang ng mga negosyong mahusay na pinondohan. Kung ikaw ay nagtatayo ng iyong sarili GPT chatbot, hindi mo ito pre-training.
Nagaganap ang paunang pagsasanay kapag sinasanay ng isang development team ang modelo upang tumpak na mahulaan ang susunod na salita sa isang pangungusap na parang tao. Matapos masanay ang modelo sa isang malaking halaga ng teksto, mas tumpak nitong mahulaan kung aling mga salita ang dapat sundin kung alin sa isang pangungusap.
Nagsisimula ang isang team sa pamamagitan ng pagkolekta ng napakalaking dataset. Ang modelo ay pagkatapos ay sinanay na hatiin ang data sa pamamagitan ng paghahati ng teksto sa mga salita o mga subword, na kilala bilang mga token.
Dito pumapasok ang 'T' GPT pumapasok: ang pagpoproseso at pagkasira ng text na ito ay ginagawa ng isang neural network architecture na tinatawag na transformer.
Sa pagtatapos ng yugto ng pre-training, malawak na nauunawaan ng modelo ang wika, ngunit hindi ito dalubhasa sa anumang partikular na domain.
Fine-tuning
Kung isa kang enterprise na may malaking dataset sa iyong mga kamay, maaaring nasa talahanayan ang pag-fine-tuning.
Ang fine-tuning ay pagsasanay ng isang modelo sa isang partikular na dataset, upang ito ay maging isang espesyalista sa isang partikular na function.
Maaari mo itong sanayin sa:
- Mga tekstong medikal, upang mas mahusay nitong masuri ang mga kumplikadong kondisyon
- Mga legal na text, para makapagsulat ito ng mas mataas na kalidad na mga legal na briefing sa isang partikular na hurisdiksyon
- Mga script ng serbisyo sa customer, kaya alam nito kung anong mga uri ng problema ang kadalasang nararanasan ng iyong mga customer
Pagkatapos ng fine-tuning, ang iyong GPT Ang chatbot ay pinapagana ng mga kakayahan sa wika na nakuha nito sa pre-training, ngunit dalubhasa rin sa iyong custom na use case.
Ngunit ang fine-tuning ay hindi ang tamang proseso para sa marami GPT mga proyekto ng chatbot. Hindi mo kailangan ng fine-tuning kung sinusubukan mong i-customize ang isang chatbot.
Sa katunayan, maaari ka lamang mag-fine-tune a GPT chatbot kung mayroon kang napakalaking dataset ng nauugnay na impormasyon (tulad ng mga transcript ng tawag sa customer service para sa isang malaking enterprise). Kung hindi sapat ang laki ng iyong dataset, hindi sulit ang oras o gastos para ayusin.
Sa kabutihang-palad, ang advanced na pag-udyok at RAG (retrieval-augmented generation) ay halos palaging sapat para sa pag-customize ng isang GPT chatbot – kahit na ini-deploy mo ito sa libu-libong customer.
3 paraan upang i-customize LLMs
Kung ito man o hindi ay a GPT engine, pagpapasadya ng isang LLM may kasamang napakaraming benepisyo. Maaari nitong panatilihing pribado ang iyong data, bawasan ang mga gastos para sa mga partikular na gawain, at pagbutihin ang kalidad ng mga sagot sa loob ng iyong use case.
Botpress Ipinapaliwanag ng software engineer na si Patrick ang mga pasikot-sikot ng pag-customize ng isang LLM sa artikulong ito. Narito ang kanyang mga nangungunang mungkahi para sa LLM pagpapasadya:
1. Fine tuning
Kasama sa fine-tuning ang pagsasanay ng isang modelo na may mga partikular na halimbawa para maging mahusay ito sa isang partikular na gawain, gaya ng pagsagot sa mga tanong tungkol sa iyong produkto.
Habang ang mga open-source na modelo ay nangangailangan ng kapasidad ng engineering para sa fine-tuning, mga closed-source na modelo tulad ng GPT -4 o Claude ay maaaring maayos sa pamamagitan ng mga API, bagama't pinapataas nito ang mga gastos. Ang fine-tuning ay lalong kapaki-pakinabang para sa static na kaalaman ngunit hindi perpekto para sa real-time na mga update ng impormasyon.
2. RAG
Ang retrieval-augmented generation (RAG) ay tumutukoy sa paggamit ng panlabas na impormasyon, tulad ng isang dokumento ng mga patakaran ng HR, upang sagutin ang mga partikular na tanong.
Ito ay mainam para sa pag-access ng real-time na impormasyon, tulad ng isang chatbot na sinusuri ang isang katalogo ng produkto para sa stock, at iniiwasan ang pangangailangan para sa fine-tuning na mga modelo.
Ang RAG ay kadalasang mas madali at mas cost-effective na mapanatili para sa mga chatbot na nakabatay sa kaalaman, dahil maaari kang mag-query ng up-to-date na data nang walang patuloy na pag-update ng modelo.
3. Pag-udyok sa N-shot
Ang pag-aaral ng N-shot ay tumutukoy sa pagbibigay ng mga halimbawa sa isang solong LLM API call para mapabuti ang kalidad ng mga tugon. A
Ang pagdaragdag ng isang halimbawa (one-shot) ay makabuluhang nagpapabuti sa sagot kumpara sa hindi pagbibigay ng mga halimbawa (zero-shot), habang ang paggamit ng maramihang mga halimbawa (n-shot) ay higit na nagpapabuti sa katumpakan nang hindi binabago ang modelo.
Gayunpaman, ang diskarte na ito ay nalilimitahan ng laki ng konteksto ng modelo, at ang madalas na paggamit ay maaaring magpataas ng mga gastos; Maaaring alisin ng fine-tuning ang pangangailangan para sa mga halimbawa ng n-shot ngunit nangangailangan ng mas maraming oras sa pag-setup.
4. Maagap na engineering
Mayroong iba pang maagang mga diskarte sa engineering, tulad ng chain-of-thought, na pumipilit sa mga modelo na mag-isip nang malakas bago makabuo ng sagot.
Pinatataas nito ang kalidad ng tugon, ngunit sa halaga ng haba ng tugon, gastos at bilis.
Lumikha ng a GPT chatbot na sinanay sa iyong data
Pinagsasama-sama ang kapangyarihan ng GPT engine na may kakayahang umangkop ng isang chatbot platform ay nangangahulugang magagamit mo ang pinakabagong teknolohiya ng AI para sa mga custom na kaso ng paggamit ng iyong organisasyon.
Botpress nagbibigay ng drag-and-drop studio na nagbibigay-daan sa iyong bumuo ng custom GPT chatbots para sa anumang kaso ng paggamit. Hinahayaan ka naming gawin ang AI para sa iyo, kahit gaano mo ito gustong i-deploy.
Nagtatampok kami ng isang matatag na platform ng edukasyon, Botpress Academy , pati na rin ang isang detalyadong channel sa YouTube . Ang aming Discord nagho-host ng higit sa 20,000+ bot builder, kaya palagi mong makukuha ang suportang kailangan mo.
Simulan ang pagtatayo ngayon. Ito'y LIBRE.
O makipag-ugnayan sa aming sales team para matuto pa.
Talaan ng mga Nilalaman
Manatiling napapanahon sa pinakabago sa mga ahente ng AI
Ibahagi ito sa:
.svg)
