Yapay zeka teknolojisindeki hızlı gelişmelerle birlikte, bireylerin kendi GPT chatbot'larını oluşturmaları daha erişilebilir hale geliyor.
OpenAI'in jeneratif önceden eğitilmiş transformatör modeli - arkasındaki motor ChatGPT - kendi yapay zeka ajanlarını ve yazılımlarını oluşturmak isteyenler için bir kaynak haline geldi.
Kendi GPT aracınızı nasıl özelleştireceğinizi öğrenmek, özel kullanım durumlarınız için zamanımızın en güçlü teknolojilerinden yararlanmanıza olanak tanır. Öyleyse başlayalım.
GPT modeli nedir?
GPT modeli (generative pre-trained transformer) OpenAI tarafından geliştirilen gelişmiş bir dil modeli türüdür. İnsan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için derin öğrenme tekniklerini kullanır.
GPT modeller, bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir ve soruları yanıtlama, içerik yazma ve hatta kodlama gibi görevleri yerine getirmelerine olanak tanır.
Bu modeller yapay zeka sohbet robotları, içerik üretimi ve çeviri gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
GPT modelleri, gerçek dünyada müşteri destek sohbet robotlarının, müşteri adayı oluşturma aracılarının ve disiplinler arası araştırma araçlarının arkasındaki motorlar olarak kullanılmıştır. Bu yapay zeka sohbet robotları, sağlık ve e-ticaretten otellere ve emlak sektörüne kadar her yerde çevrimiçi olarak bulunabilir.
GPT modellerini kim eğitebilir?
Bir GPT modelini eğitmek emek ve kaynak yoğun bir iştir. Tipik olarak, bir GPT modelini eğitmek için gerekli kaynaklara sahip olmak için arkanızda finansmanı olan bir ekibe (bir araştırma enstitüsü, iyi finanse edilen bir şirket veya hatta bir üniversite gibi) sahip olmanız gerekir.
Bununla birlikte, bireylerin veya şirketlerin kendi GPT sohbet robotlarını eğitmeleri çok daha erişilebilirdir. Bir model yerine bir GPT sohbet botunu eğiterek, bir GPT modelinin tüm güçlü yeteneklerini elde edersiniz, ancak onu kendi ihtiyaçlarınıza göre kolayca özelleştirebilirsiniz.
GPT modelleri nasıl eğitilir?
Bir GPT modelini kendi başınıza eğitmek için, güçlü donanım kullanmaya ve algoritmaları mükemmelleştirmek için önemli miktarda zaman harcamaya - finansal ve diğer açılardan - hazırlıklı olmanız gerekir.
Bir GPT modeli ön eğitimden doğar ve ince ayarlarla daha da özelleştirilebilir. Bununla birlikte, hızlı bir şekilde pahalı hale gelebilecek yoğun bir süreç olan ince ayar içermeyen özelleştirilmiş bir GPT sohbet robotu da oluşturabilirsiniz.
Ön eğitim
Ön eğitim, şimdilik yalnızca iyi finanse edilen işletmeler tarafından tamamlanabilen, zaman ve kaynak yoğun bir süreçtir. Kendi GPT sohbet botunuzu oluşturuyorsanız, ön eğitimden geçirmeyeceksiniz.
Ön eğitim, bir geliştirme ekibi modeli insan sesine benzeyen bir cümledeki bir sonraki kelimeyi doğru bir şekilde tahmin edebilecek şekilde eğittiğinde gerçekleşir. Model büyük miktarda metin üzerinde eğitildikten sonra, bir cümlede hangi kelimelerin hangilerini takip edeceğini daha doğru bir şekilde tahmin edebilir.
Bir ekip işe büyük bir veri kümesi toplayarak başlar. Daha sonra model, metni jeton olarak bilinen kelimelere veya alt kelimelere bölerek verileri parçalara ayırmak üzere eğitilir.
GPT 'daki 'T' burada devreye giriyor: bu metin işleme ve çözümleme, transformatör adı verilen bir sinir ağı mimarisi tarafından yapılıyor.
Ön eğitim aşamasının sonunda, model dili genel olarak anlar, ancak belirli bir alanda uzmanlaşmamıştır.
İnce ayar
Parmaklarınızın ucunda büyük bir veri kümesi olan bir kuruluşsanız, ince ayar yapmak masada olabilir.
İnce ayar, bir modelin belirli bir işlevde uzmanlaşması için belirli bir veri kümesi üzerinde eğitilmesidir.
Çalıştırabilirsin:
- Tıbbi metinler, böylece karmaşık durumları daha iyi teşhis edebilir
- Hukuki metinler, böylece belirli bir yargı alanında daha yüksek kalitede hukuki brifingler yazabilir
- Müşteri hizmetleri senaryoları, böylece müşterilerinizin ne tür sorunlar yaşama eğiliminde olduğunu bilir
İnce ayarlardan sonra, GPT chatbotunuz ön eğitimde kazandığı dil yetenekleriyle güçlendirilir, ancak aynı zamanda özel kullanım durumunuzda uzmanlaşır.
Ancak GPT chatbot projelerinin çoğu için ince ayar yapmak doğru bir süreç değildir. Bir sohbet robotunu özelleştirmeye çalışıyorsanız ince ayar yapmanıza gerek yoktur.
Aslında, bir GPT sohbet robotuna yalnızca ilgili bilgilerden oluşan çok büyük bir veri setiniz varsa (büyük bir işletmenin müşteri hizmetleri çağrı dökümleri gibi) ince ayar yapabilirsiniz. Veri setiniz yeterince büyük değilse, ince ayar yapmak için harcayacağınız zamana veya maliyete değmez.
Neyse ki, gelişmiş bilgi istemi ve RAG (geri alma destekli üretim), bir GPT sohbet robotunu özelleştirmek için neredeyse her zaman yeterlidir - binlerce müşteriye dağıtıyor olsanız bile.
LLMsleri Özelleştirmenin 3 Yolu
Bir GPT motoru olsun ya da olmasın, bir LLM 'u özelleştirmek çok sayıda fayda sağlar. Verilerinizi gizli tutabilir, belirli görevler için maliyetleri azaltabilir ve kullanım durumunuzdaki yanıtların kalitesini artırabilir.
Botpress yazılım mühendisi Patrick bu makalede LLM ' u özelleştirmenin inceliklerini açıklıyor. İşte LLM özelleştirme için en iyi önerileri:
1. İnce ayar
İnce ayar, bir modelin ürününüzle ilgili soruları yanıtlamak gibi belirli bir görevde mükemmel olmasını sağlamak için belirli örneklerle eğitilmesini içerir.
Açık kaynaklı modeller ince ayar için mühendislik kapasitesi gerektirirken, GPT-4 veya Claude gibi kapalı kaynaklı modeller API'ler aracılığıyla ince ayar yapılabilir, ancak bu maliyetleri artırır. İnce ayar özellikle statik bilgi için kullanışlıdır ancak gerçek zamanlı bilgi güncellemeleri için ideal değildir.
2. RAG
Geri alma destekli üretim (RAG ), belirli soruları yanıtlamak için İK politikaları belgesi gibi harici bilgilerin kullanılması anlamına gelir.
Bir chatbotun ürün kataloğunda stok olup olmadığını kontrol etmesi gibi gerçek zamanlı bilgilere erişmek için idealdir ve modellerde ince ayar yapma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Sürekli model güncellemeleri olmadan güncel verileri sorgulayabildiğiniz için RAG'nin bilgi tabanlı sohbet robotları için bakımı genellikle daha kolay ve daha uygun maliyetlidir.
3. N-atış istemi
N-shot öğrenme, yanıtların kalitesini artırmak için tek bir LLM API çağrısında örnekler sağlamayı ifade eder. A
ir örnek vermek (one-shot), hiç örnek vermemeye (zero-shot) kıyasla cevabı önemli ölçüde artırırken, birden fazla örnek kullanmak (n-shot) modeli değiştirmeden doğruluğu daha da artırır.
Bununla birlikte, bu yaklaşım modelin bağlam boyutuyla sınırlıdır ve sık kullanım maliyetleri artırabilir; ince ayar, n-shot örneklerine olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir, ancak daha fazla kurulum süresi gerektirir.
4. Hızlı mühendislik
Modelleri bir cevap bulmadan önce yüksek sesle düşünmeye zorlayan düşünce zinciri gibi başka hızlı mühendislik teknikleri de vardır.
Bu, yanıt kalitesini artırır, ancak yanıt uzunluğu, maliyeti ve hızı pahasına.
Verileriniz Üzerinde Eğitilmiş Bir GPT Chatbotu Oluşturun
GPT motorunun gücünü bir chatbot platformunun esnekliği ile birleştirmek, kuruluşunuzun özel kullanım durumları için en son yapay zeka teknolojisini kullanabileceğiniz anlamına gelir.
Botpress herhangi bir kullanım durumu için özel GPT sohbet robotları oluşturmanıza olanak tanıyan bir sürükle ve bırak stüdyosu sağlar. Nasıl dağıtmak isterseniz isteyin, yapay zekanın sizin için çalışmasını sağlıyoruz.
Güçlü bir eğitim platformuna sahibiz, Botpress Academyyanı sıra ayrıntılı bir YouTube kanalı. Discord adresimiz 20.000'den fazla bot oluşturucuya ev sahipliği yapmaktadır, böylece ihtiyacınız olan desteği her zaman alabilirsiniz.
Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.
Veya daha fazla bilgi edinmek için satış ekibimizle iletişime geçin.
.svg)
.png)
