Paano ko masasanay ang sarili kong GPT model?

Dahil sa mabilis na pag-unlad ng teknolohiya ng AI, mas nagiging abot-kamay na ngayon para sa mga tao ang gumawa ng sarili nilang GPT chatbot.

Ang generative pre-trained transformer model ng OpenAI – ang makina sa likod ng ChatGPT – ay naging mapagkukunan para sa mga gustong bumuo ng sarili nilang AI agent at software.

Ang pagkatuto kung paano i-customize ang sarili mong GPT agent ay nagbibigay-daan para magamit mo ang pinakamakapangyarihang teknolohiya ng ating panahon para sa iyong partikular na pangangailangan. Kaya simulan na natin.

Ano ang GPT model?

Ang GPT model (generative pre-trained transformer) ay isang advanced na uri ng language model na binuo ng OpenAI. Gumagamit ito ng deep learning para maunawaan at makabuo ng tekstong parang tao.

Sinanay ang mga GPT model gamit ang napakaraming datos ng teksto para mahulaan ang susunod na salita sa isang pagkakasunod-sunod, kaya nitong gawin ang mga gawain tulad ng pagsagot ng tanong, pagsusulat ng nilalaman, at maging pag-code.

Malawakang ginagamit ang mga modelong ito sa mga aplikasyon tulad ng AI chatbot, pagbuo ng nilalaman, at pagsasalin.

Ginagamit ang mga GPT model sa totoong mundo bilang makina sa likod ng customer support chatbot, lead generation agent, at mga kasangkapang pananaliksik sa iba’t ibang larangan. Makikita ang mga AI chatbot na ito kahit saan online, mula kalusugan at e-commerce hanggang hotel at real estate.

Sino ang puwedeng magsanay ng GPT model?

Ang pagsasanay ng GPT model ay matrabaho at nangangailangan ng maraming resources. Karaniwan, kailangan mo ng team na may pondo – tulad ng research institute, kumpanyang may sapat na pondo, o unibersidad – para magkaroon ng sapat na kakayahan na magsanay ng GPT model.

Pero mas madali para sa mga indibidwal o kumpanya na magsanay ng sarili nilang GPT chatbot. Sa pagsasanay ng GPT chatbot imbes na buong model, makukuha mo ang lahat ng kakayahan ng GPT model, pero madali mo itong maiaangkop sa sarili mong pangangailangan.

Paano sinasanay ang mga GPT model?

Kung gusto mong magsanay ng GPT model mag-isa, dapat kang maging handa – sa pinansyal at iba pang aspeto – na gumamit ng makapangyarihang hardware at maglaan ng malaking oras sa pagpapahusay ng mga algorithm.

Ang GPT model ay nagmumula sa pre-training, at puwede pang gawing espesyalista gamit ang fine-tuning. Pero puwede ka ring gumawa ng custom na GPT chatbot na hindi nangangailangan ng fine-tuning, na isang matrabaho at magastos na proseso.

Pre-training

Ang pre-training ay isang matrabaho at magastos na proseso na – sa ngayon – tanging mga kumpanyang may sapat na pondo lang ang kayang gawin. Kung gumagawa ka ng sarili mong GPT chatbot, hindi mo ito ipa-pre-train.

Nangyayari ang pre-training kapag sinasanay ng development team ang model para matutong hulaan nang tama ang susunod na salita sa isang pangungusap na parang tao. Kapag nasanay na ang model sa malaking dami ng teksto, mas tama nitong nahuhulaan kung anong mga salita ang dapat sumunod sa isang pangungusap.

Nagsisimula ang pangkat sa pagkolekta ng napakalaking dataset. Sasanayin ang modelo na hatiin ang datos sa mga salita o subword, na tinatawag na token.

Dito pumapasok ang ‘T’ sa GPT: ang pagproseso at paghahati ng teksto ay ginagawa ng neural network architecture na tinatawag na transformer.

Sa pagtatapos ng pre-training phase, malawak na nauunawaan ng modelo ang wika, ngunit hindi pa ito espesyalisado sa anumang partikular na larangan.

Fine-tuning

Kung isa kang negosyo na may napakalaking dataset, maaaring isaalang-alang ang fine-tuning.

Ang fine-tuning ay pagsasanay ng modelo gamit ang isang espesipikong dataset, upang maging dalubhasa ito sa isang partikular na gawain.

Maaari mo itong sanayin sa:

• Mga medikal na teksto, para mas mahusay itong makadiagnose ng komplikadong kondisyon
• Mga legal na teksto, para makagawa ito ng mas mataas na kalidad na legal briefing sa isang partikular na hurisdiksyon
• Mga script ng customer service, para alam nito ang mga karaniwang problema ng iyong mga customer

Pagkatapos ng fine-tuning, ang iyong GPT chatbot ay pinapagana ng kakayahan sa wika na nakuha nito sa pre-training, pero espesyalisado na rin sa iyong sariling gamit.

Pero hindi laging tama ang fine-tuning para sa maraming proyekto ng GPT chatbot. Hindi mo kailangan ng fine-tuning kung gusto mo lang i-customize ang chatbot.

Sa katunayan, maaari mo lang i-fine-tune ang GPT chatbot kung may napakalaki kang dataset ng kaugnay na impormasyon (tulad ng transcript ng tawag sa customer service ng isang malaking kumpanya). Kung hindi sapat ang laki ng dataset mo, hindi sulit ang oras o gastos para sa fine-tuning.

Sa kabutihang-palad, sapat na halos palagi ang advanced na prompting at RAG (retrieval-augmented generation) para i-customize ang GPT chatbot – kahit pa ipapagamit mo ito sa libo-libong customer.

3 Paraan para I-customize ang LLM

GPT man o hindi ang makina, maraming benepisyo ang pag-customize ng LLM. Maaaring mapanatili ang pribadong datos, mapababa ang gastos sa partikular na gawain, at mapahusay ang kalidad ng sagot para sa iyong gamit.

Ipinaliwanag ni Patrick, software engineer ng Botpress, ang mga detalye ng pag-customize ng LLM sa artikulong ito. Narito ang kanyang mga pangunahing suhestiyon para sa LLM customization:

1. Fine tuning

Ang fine-tuning ay pagsasanay ng modelo gamit ang mga partikular na halimbawa para maging mahusay ito sa isang tiyak na gawain, tulad ng pagsagot sa mga tanong tungkol sa iyong produkto.

Habang ang mga open-source na modelo ay nangangailangan ng engineering para sa fine-tuning, ang mga closed-source na modelo tulad ng GPT-4 o Claude ay maaaring i-fine-tune gamit ang API, ngunit mas magastos ito. Lalo itong kapaki-pakinabang para sa static na kaalaman ngunit hindi mainam para sa real-time na pag-update ng impormasyon.

2. RAG

Ang Retrieval-augmented generation (RAG) ay tumutukoy sa paggamit ng panlabas na impormasyon, tulad ng dokumento ng HR policies, para sagutin ang mga partikular na tanong.

Mainam ito para sa pagkuha ng real-time na impormasyon, tulad ng chatbot na sumusuri sa katalogo ng produkto para sa stock, at hindi na kailangang i-fine-tune ang mga modelo.

Mas madali at mas matipid kadalasan ang RAG para sa mga chatbot na nakabatay sa kaalaman, dahil maaaring mag-query ng pinakabagong datos nang hindi kailangang laging i-update ang modelo.

3. N-shot prompting

Ang N-shot learning ay tumutukoy sa pagbibigay ng mga halimbawa sa isang tawag sa LLM API para mapabuti ang kalidad ng sagot.

Ang pagdagdag ng isang halimbawa (one-shot) ay malaki ang naitutulong sa sagot kumpara sa walang halimbawa (zero-shot), habang ang paggamit ng maraming halimbawa (n-shot) ay lalo pang nagpapahusay ng katumpakan nang hindi binabago ang modelo.

Gayunpaman, limitado ang pamamaraang ito ng laki ng context ng modelo, at maaaring tumaas ang gastos kung madalas gamitin; ang fine-tuning ay maaaring alisin ang pangangailangan sa n-shot na mga halimbawa ngunit mas matagal ang paghahanda.

4. Prompt engineering

May iba pang teknik sa prompt engineering, tulad ng chain-of-thought, na pinipilit ang mga model na mag-isip nang malakas bago magbigay ng sagot.

Pinapataas nito ang kalidad ng tugon, pero kapalit nito ay mas mahaba, mas mahal, at mas mabagal na tugon.

Gumawa ng GPT Chatbot na Sinanay sa Iyong Datos

Sa pagsasama ng lakas ng GPT engine at kakayahang umangkop ng isang chatbot platform, magagamit mo ang pinakabagong teknolohiya ng AI para sa mga natatanging gamit ng iyong organisasyon.

Nagbibigay ang Botpress ng drag-and-drop na studio na nagbibigay-daan sa iyo na bumuo ng pasadyang GPT chatbot para sa anumang gamit. Hinahayaan ka naming magamit ang AI para sa iyong kapakinabangan, kahit paano mo man gustong i-deploy ito.

Mayroon kaming matibay na plataporma para sa pagkatuto, ang Botpress Academy, pati na rin ang detalyadong YouTube channel. Sa aming Discord, mahigit 20,000+ na bot builder ang aktibo, kaya laging may suporta kang makukuha.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

O makipag-ugnayan sa aming sales team para malaman pa ang iba.