我要如何訓練自己的 GPT 模型？

隨著 AI 技術快速進步，現在個人也能更容易地打造自己的 GPT 聊天機器人。

OpenAI 的生成式預訓練轉換器模型——也就是ChatGPT的核心引擎——已成為想要打造AI 助理與軟體的開發者的重要資源。

學會如何自訂自己的 GPT 助理，能讓你將當今最強大的技術應用於你的專屬場景。那麼，讓我們開始吧。

什麼是 GPT 模型？

GPT 模型（生成式預訓練轉換器）是一種由 OpenAI 開發的先進語言模型。它運用深度學習技術來理解並產生類似人類的文字。

GPT 模型透過大量文本資料訓練，學會預測句子中的下一個詞，因此能執行回答問題、內容撰寫，甚至程式設計等任務。

這些模型廣泛應用於AI 聊天機器人、內容生成及翻譯等場景。

GPT 模型已在現實世界中被廣泛應用於客服聊天機器人、潛在客戶開發助理及各領域的研究工具。這些 AI 聊天機器人遍佈網路各處，從醫療保健、電商到飯店與房地產皆可見其蹤影。

誰可以訓練 GPT 模型？

訓練 GPT 模型是一項極為耗費人力與資源的工作。通常，你需要有資金支持的團隊——例如研究機構、資金充足的公司，甚至大學——才能具備訓練 GPT 模型所需的資源。

然而，個人或企業要訓練自己的 GPT 聊天機器人則容易得多。訓練 GPT 聊天機器人而非模型本身，能讓你享有 GPT 模型的強大能力，並能輕鬆依需求自訂。

GPT 模型是如何訓練的？

若要自行訓練 GPT 模型，你必須做好財務與其他方面的準備，投入強大硬體與大量時間來優化演算法。

GPT 模型是透過預訓練產生，並可進一步透過微調來專精。不過，你也可以打造不需微調的自訂 GPT 聊天機器人，這種方式不僅省時，也能避免高昂成本。

預訓練

預訓練是一個極為耗時且資源密集的過程，目前僅有資金雄厚的企業能夠完成。如果你要打造自己的 GPT 聊天機器人，將不會進行預訓練。

預訓練是由開發團隊訓練模型，讓其能夠準確預測人類語句中的下一個詞。當模型經過大量文本訓練後，便能更精確地預測句子中詞語的順序。

團隊首先會收集大量資料集，然後將資料拆解為詞或子詞（稱為 token）來訓練模型。

這就是 GPT 中「T」的由來：這種文本處理與拆解是由一種稱為 transformer 的神經網路架構完成的。

預訓練階段結束後，模型已能廣泛理解語言，但尚未專精於任何特定領域。

微調

如果你是擁有龐大資料集的企業，微調可能是你的選項之一。

微調是指針對特定資料集訓練模型，使其成為某一專業領域的專家。

你可以用以下資料來訓練模型：

• 醫學文本，讓模型更能診斷複雜疾病
• 法律文本，讓模型能針對特定法域撰寫高品質法律文件
• 客服腳本，讓模型了解你的客戶常見的問題類型

微調後，你的 GPT 聊天機器人不僅具備預訓練階段獲得的語言能力，還能針對你的專屬應用場景發揮專業。

但對許多 GPT 聊天機器人專案來說，微調並非必要。如果你只是想自訂聊天機器人，並不需要微調。

事實上，只有當你擁有大量相關資料集（例如大型企業的客服通話記錄）時，才適合進行 GPT 聊天機器人的微調。如果資料集不夠大，微調所需的時間與成本就不值得投入。

幸運的是，進階提示設計與 RAG（檢索增強生成）幾乎總能滿足 GPT 聊天機器人的客製化需求——即使你要部署給數千名用戶。

自訂 LLM 的三種方式

無論是否採用 GPT 引擎，自訂 LLM 都有諸多好處。它能保護你的資料隱私、降低特定任務的成本，並提升在你的應用場景下的回答品質。

Botpress 軟體工程師 Patrick 在這篇文章中詳細說明了自訂 LLM 的各種方法。以下是他對 LLM 客製化的重點建議：

1. 微調

微調是指用特定範例訓練模型，讓其在某項任務（如回答產品相關問題）上表現更佳。

開源模型需要工程能力來進行微調，封閉模型如 GPT-4 或 Claude 則可透過 API 微調，但這會增加成本。微調特別適合靜態知識，但不適合即時資訊更新。

2. RAG

檢索增強生成（RAG）是指利用外部資訊（如人資政策文件）來回答特定問題。

這種方式非常適合查詢即時資訊，例如聊天機器人查詢產品目錄庫存，並且無需對模型進行微調。

對於知識型聊天機器人來說，RAG 通常更容易維護且成本較低，因為你可以查詢最新資料，而不必頻繁更新模型。

3. N-shot 提示

N-shot 學習是指在單次 LLM API 呼叫中提供範例，以提升回答品質。

只要加入一個範例（one-shot），答案品質就會比完全沒範例（zero-shot）大幅提升，而多個範例（n-shot）則能進一步提高準確度，且無需更改模型本身。

不過，這種方法受限於模型的上下文長度，且頻繁使用會增加成本；微調雖可免除 n-shot 範例需求，但需要更多前置作業時間。

4. 提示工程

還有其他提示工程技巧，例如 chain-of-thought（思路鏈），讓模型在給出答案前先「思考」過程。

這能提升回答品質，但會增加回應長度、成本與速度。

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