隨著人工智慧技術的快速進步，個人建立自己的GPT聊天機器人變得越來越容易。
OpenAI的生成式預訓練 Transformer 模型（ ChatGPT背後的引擎）已成為希望建立自己的AI 代理和軟體的人的資源。
學習如何自訂自己的GPT Agent 使您能夠利用當今最強大的技術來滿足您的特定用例。那麼就讓我們開始吧。
什麼是GPT 模型？
一個GPT 模型（生成式預訓練變壓器）是由OpenAI 。它使用深度學習技術來理解和產生類似人類的文本。
GPT 模型經過大量文字資料的訓練來預測序列中的下一個單詞，使它們能夠執行回答問題、編寫內容甚至編碼等任務。
這些模型廣泛應用於人工智慧聊天機器人、內容生成和翻譯等應用。
GPT 模型已在現實世界中用作客戶支援聊天機器人、潛在客戶開發代理和跨學科研究工具背後的引擎。這些人工智慧聊天機器人在網路上隨處可見，從醫療保健和電子商務到酒店和房地產。
誰可以培訓 GPT 模型？
培訓 GPT 模型是一項勞動和資源密集型任務。通常，您需要有一個有資金支持的團隊 - 例如研究機構，資金雄厚的公司，甚至大學 - 以便擁有必要的資源來培訓 GPT 型。
然而，對於個人或公司來說，培訓自己的培訓要容易得多 GPT 聊天機器人。通過訓練 GPT 聊天機器人而不是模型，您可以獲得 GPT 模型，但可以根據自己的需求輕鬆定製。
怎樣GPT 訓練有素的模型？
訓練一個GPT 如果您要自己建立模型，則必須在財務上和其他方面做好準備，以使用強大的硬體並投入大量時間完善演算法。
一個 GPT 模型源於預訓練，可以通過微調進一步專門化。但是，您也可以構建自定義的 GPT 不涉及微調的聊天機器人，這是一個密集的過程，很快就會變得昂貴。
訓練前
預培訓是一個耗時耗力的過程，目前只有資金雄厚的企業才能完成。如果您正在構建自己的 GPT 聊天機器人，你不會預先訓練它。
當開發團隊訓練模型以便能夠準確預測聽起來像人類的句子中的下一個單詞時，就會發生預訓練。在對大量文本進行模型訓練后，它可以更準確地預測句子中哪些單詞應該跟在哪個後面。
一個團隊從收集大量數據集開始。然後，訓練模型通過將文本劃分為單詞或子單詞（稱為標記）來分解數據。
這就是“T”所在的位置 GPT 進來：這種文本處理和分解是由稱為轉換器的神經網路架構完成的。
在預訓練階段結束時，該模型可以廣泛地理解語言，但並不專門針對任何特定領域。
微調
如果您是一家擁有龐大數據集的企業，那麼微調可能就在考慮之列。
微調是在特定數據集上訓練模型，以便它成為特定功能的專家。
你可以在以下方面進行訓練：
- 醫學文本，因此可以更好地診斷複雜疾病
- 法律文本，因此它可以在特定司法管轄區撰寫更高品質的法律簡報
- 客戶服務腳本，因此它知道您的客戶往往會遇到什麼類型的問題
經過微調后，您的 GPT 聊天機器人由它在預訓練中獲得的語言能力提供支援，但也專門用於您的自定義用例。
但是，對於很多人來說，微調並不是正確的過程 GPT 聊天機器人專案。如果您正在嘗試自定義聊天機器人，則無需微調。
事實上，你只能微調一個 GPT 聊天機器人，如果您有一個非常大的相關信息數據集（例如大型企業的客戶服務電話記錄）。如果你的數據集不夠大，那麼花時間或成本來微調是不值得的。
幸運的是，高級提示和RAG（檢索增強生成）幾乎總是足以自定義 GPT 聊天機器人 - 即使您正在將其部署到數千個客戶。
自訂LLMs的 3 種方式
無論它是否是一個GPT 引擎，定制LLM 帶來了豐富的好處。它可以保護您的資料私密性，降低特定任務的成本，並提高用例中答案的品質。
Botpress 軟體工程師派崔克在本文中解釋了客製化LLM的細節。以下是他的首要建議LLM 客製化：
1. 微調
微調涉及使用特定範例來訓練模型，使其在特定任務上表現出色，例如回答有關產品的問題。
雖然開源模型需要工程能力來進行微調，但閉源模型如GPT -4 或 Claude 可以透過 API 進行微調，但這會增加成本。微調對於靜態知識特別有用，但對於即時資訊更新並不理想。
2. RAG
檢索增強生成（RAG）是指使用外部資訊（例如人力資源政策文件）來回答特定問題。
它非常適合存取即時資訊，例如聊天機器人檢查產品目錄的庫存，並且無需微調模型。
對於基於知識的聊天機器人來說，RAG 的維護通常更容易且更具成本效益，因為您可以查詢最新數據，而無需不斷更新模型。
3.N次提示
N-shot 學習是指在單一樣本中提供範例LLM API 呼叫以提高回應品質。一個
與不提供範例（零樣本）相比，添加一個範例（單樣本）可顯著增強答案，而使用多個範例（n 樣本）可在不更改模型的情況下進一步提高準確性。
但這種方式受到模型上下文大小的限制，頻繁使用會增加成本；微調可以消除對 n-shot 範例的需要，但需要更多的設定時間。
4. 及時工程
還有其他快速的工程技術，例如思維鏈，它迫使模型在給出答案之前大聲思考。
這提高了反應的質量，但代價是反應長度、成本和速度。
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