Làm thế nào tôi có thể đào tạo mô hình GPT của riêng tôi?

Trong bài viết này, chúng tôi đi sâu vào sự phức tạp của các mô hình GPT, bao gồm những gì cần thiết để bắt đầu đào tạo của riêng bạn.

‍

Với những tiến bộ trong công nghệ, nhiều mô hình học máy đang được tạo ra mỗi ngày. Một trong những mô hình như vậy là Máy biến áp được đào tạo trước khi tạo ra (GPT) do OpenAI tiên phong, đã được áp dụng rộng rãi gần đây do tính linh hoạt và hiệu quả của nó. Với số lượng ứng dụng ngày càng tăng dựa vào GPT cho các hoạt động của họ, việc có kiến thức về loại mô hình này ngày càng trở nên quan trọng.

‍

Mô hình GPT là gì?

Mô hình GPT là một mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng các khái niệm học sâu để tạo ra các câu đầu ra chính xác. Các mô hình GPT có khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau như dịch ngôn ngữ, trả lời câu hỏi và tóm tắt.

‍

Mục đích chính của các mô hình GPT là tạo ra các hệ thống đối thoại giống như con người có thể được sử dụng bởi máy tính hoặc máy móc để tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cách đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn chứa hàng trăm ngàn đến hàng triệu ví dụ, họ có thể tìm hiểu các mối quan hệ phức tạp giữa các từ và cụm từ mà không yêu cầu hướng dẫn lập trình rõ ràng từ các nhà phát triển.

‍

Do những khả năng này, các mô hình GPT đã trở nên cực kỳ phổ biến trong những năm gần đây và đang được áp dụng trên nhiều ngành công nghiệp, nơi có nhu cầu về các cuộc trò chuyện tự nhiên giữa con người và máy móc. Chúng đang trở nên đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực tự động hóa dịch vụ khách hàng, cho phép các công ty cung cấp cho người dùng trải nghiệm tốt hơn.

‍

Lợi ích của việc sử dụng mô hình GPT là gì?

Các mô hình GPT cung cấp khả năng vô song khi phân tích ngôn ngữ tự nhiên, khiến chúng trở thành một công cụ vô giá cho bất kỳ ai muốn tận dụng những tiến bộ tiên tiến trong trí tuệ nhân tạo.

‍

Lợi ích của việc sử dụng các mô hình GPT bao gồm:

• Nâng cao hiệu quả: Bằng cách tận dụng công nghệ hiện có như mạng thần kinh và khung học tập sâu, các mô hình GPT có thể nhanh chóng đưa ra các dự đoán chính xác cao với tốc độ cực nhanh.
• Cải thiện độ chính xác: Với khả năng phân tích chính xác các mẫu ngôn ngữ phức tạp, các mô hình GPT cung cấp kết quả mạnh mẽ khi hiểu đầu vào ngôn ngữ tự nhiên.
• Tăng khả năng mở rộng: Không giống như các kỹ thuật học máy truyền thống đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên tính toán và thời gian, các mô hình GPT cho phép các doanh nghiệp mở rộng quy mô nhanh chóng mà không phải đầu tư nhiều vào các giải pháp phần cứng hoặc phần mềm.

‍

Tốt như thế nào ChatGPT lúc viết mã?

‍

Mô hình GPT được đào tạo như thế nào?

Đào tạo mô hình GPT từ đầu đòi hỏi phải viết hàng trăm dòng mã, xác định lớp tự chú ý, triển khai các lớp bỏ học, xác định kích thước từ vựng, đặt kích thước đĩa cần thiết để đào tạo chuỗi đầu vào và thiết kế kiến trúc phù hợp cho mạng thần kinh.

‍

Để đào tạo thành công mô hình GPT của riêng bạn từ đầu, điều quan trọng là phải hiểu các khái niệm cơ bản liên quan đến học sâu, bao gồm mạng thần kinh và kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, để bạn có thể sử dụng hiệu quả tất cả các tài nguyên có sẵn khi tạo trình tạo của mình.

‍

Để tự đào tạo mô hình GPT, bạn phải triển khai phần cứng máy tính mạnh mẽ và đầu tư một lượng thời gian đáng kể để hoàn thiện các thuật toán và hiểu chính xác loại đầu vào nào là cần thiết để có kết quả hiệu suất tốt nhất. Rất may, các nhiệm vụ này có thể được đơn giản hóa đáng kể bằng cách sử dụng nền tảng xây dựng bot.

‍

Sau đây là bảng phân tích các khái niệm chính mà người ta phải hiểu để đào tạo mô hình GPT:

• Mô hình ngôn ngữ: Được sử dụng để tạo bối cảnh.
• Kiến trúc mạng nơ-ron: Khung xử lý các từ và tạo văn bản với logic nghe có vẻ tự nhiên.
• Mô hình phát sinh: Đây là những mạng nơ-ron có thể tạo ra các điểm dữ liệu mới từ các tập dữ liệu được đào tạo. Chúng rất hữu ích cho các ứng dụng khác nhau như tạo văn bản, tổng hợp hình ảnh, nhận dạng giọng nói và thậm chí cả dịch máy.
• Kỷ nguyên: đào tạo lặp lại hoặc bao nhiêu lần cùng một dữ liệu sẽ được xem xét bởi mô hình.
• Kích thước lô: Số lượng mẫu được sử dụng trong mỗi lần lặp.
• Các lớp tự chú ý: Một quá trình được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các phần khác nhau của mỗi câu / đoạn được tạo bởi mô hình.
• Lớp bỏ học: Một thuật toán được thiết kế để giúp ngăn chặn overfitting (khi một mô hình học máy hoạt động quá tốt trên các tập dữ liệu cụ thể). Điều này giúp đảm bảo rằng các dự đoán được thực hiện từ dữ liệu mới sẽ chính xác.
• Kích thước từ vựng: Xác định bao nhiêu "không gian từ vựng" mà hệ thống có quyền truy cập trong quá trình tính toán của nó.
• Kích thước đĩa cần thiết cho trình tự đầu vào đào tạo: Ổ đĩa của bạn cần lớn bao nhiêu cho tất cả các thông tin cần thiết liên quan đến phù hợp mà không hết dung lượng trong khi xử lý qua nhiều lần lặp lại cùng một lúc.
• Kỹ thuật tối ưu hóa siêu tham số: Những điều này cần được áp dụng trong khi mô hình đang được đào tạo để nó có thể thích ứng tốt hơn với các bộ dữ liệu hoặc nhiệm vụ khác nhau. Điều này liên quan đến việc thiết lập các giá trị như tốc độ học tập và tốc độ phân rã động lượng, điều chỉnh các lớp bỏ học và thêm các thành phần chính quy hóa.
• Vector điểm chú ý: Một biểu diễn số được tạo ra bằng cách kiểm tra sự tương đồng giữa các từ trong câu / đoạn văn được tạo ra để chúng nghe thực tế hơn khi đọc to hoặc viết ra giấy.

‍

Ngôn ngữ nào ChatGPT Hỗ trợ?

‍

Mô hình GPT được tạo ra như thế nào?

Tạo mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer) bao gồm một số bước. Dưới đây là tổng quan cấp cao về quy trình:

‍

Thu thập dữ liệu

Một lượng lớn dữ liệu văn bản được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như sách, bài báo, trang web và các tài nguyên văn bản khác. Dữ liệu phải đại diện cho ngôn ngữ và miền mà mô hình dự định hoạt động.

‍

Tiền xử lý

Dữ liệu văn bản thu thập được làm sạch và xử lý trước. Điều này liên quan đến các tác vụ như mã hóa (chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, như từ hoặc từ con), xóa các ký tự hoặc định dạng không cần thiết và có khả năng áp dụng các bước tiền xử lý bổ sung dành riêng cho ngôn ngữ.

‍

Lựa chọn kiến trúc

Kiến trúc dựa trên máy biến áp cụ thể, chẳng hạn như GPT-1, GPT-2, GPT-3 hoặc GPT-4 được chọn làm cơ sở cho mô hình. Mỗi phiên bản tiếp theo được xây dựng dựa trên phiên bản trước, kết hợp các cải tiến và đào tạo quy mô lớn hơn.

‍

Đào tạo trước

Mô hình được đào tạo trước bằng cách sử dụng học tập không giám sát trên dữ liệu văn bản được làm sạch và xử lý trước. Mục tiêu là dự đoán từ hoặc mã thông báo tiếp theo trong một câu dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó. Giai đoạn tiền đào tạo này giúp người mẫu học các mẫu ngôn ngữ, ngữ pháp và hiểu ngôn ngữ chung.

‍

Tinh chỉnh

Sau khi đào tạo trước, mô hình được tinh chỉnh thêm trên các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể bằng cách sử dụng học tập có giám sát. Điều này liên quan đến việc sử dụng dữ liệu được gắn nhãn và cung cấp cho mô hình phản hồi rõ ràng để tinh chỉnh hiệu suất của nó trên các tác vụ được nhắm mục tiêu, chẳng hạn như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi hoặc dịch ngôn ngữ.

‍

Tối ưu hóa lặp lại

Mô hình được tinh chỉnh và tối ưu hóa thông qua nhiều lần lặp lại thử nghiệm, tinh chỉnh siêu tham số và đánh giá hiệu suất. Mục tiêu là cải thiện khả năng tạo ngôn ngữ, hiểu biết và khả năng cụ thể của nhiệm vụ của mô hình.

‍

Triển khai và sử dụng

Một khi mô hình đã được đào tạo và tinh chỉnh, nó có thể được triển khai và sử dụng trong các ứng dụng khác nhau. API hoặc giao diện cụ thể có thể được tạo để tương tác với mô hình, cho phép người dùng tạo văn bản, trả lời câu hỏi hoặc thực hiện các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ khác.

‍

Điều quan trọng cần lưu ý là việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn như GPT đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, cơ sở hạ tầng chuyên biệt và lượng dữ liệu đáng kể. OpenAI đã đào tạo và phát hành các phiên bản cụ thể của các mô hình GPT và các nhà phát triển có thể sử dụng các mô hình được đào tạo trước này cho các ứng dụng khác nhau mà không cần phải đào tạo chúng từ đầu.

‍

Tạo một Chatbot GPT được đào tạo về dữ liệu của bạn

Mặc dù đào tạo mô hình GPT của riêng bạn đòi hỏi một số chuyên môn kỹ thuật, nhưng việc tạo ra một giải pháp tận dụng lợi thế của GPT không khó như vẻ ngoài của nó. Với phần mềm tạo bot chuyên dụng, bạn có thể tạo các tác nhân đàm thoại được hỗ trợ bởi GPT mà không cần phải đào tạo mô hình GPT của riêng bạn từ đầu.

‍

Các Botpress Nền tảng xây dựng chatbot cho phép bạn dễ dàng tải lên cơ sở kiến thức của riêng mình về các tệp PDF, tệp và trang web để đạt được những lợi ích tương tự như đào tạo mô hình GPT của riêng bạn.  Cảm ơn Botpress, chủ doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ GPT mạnh mẽ và triển khai nó vào nỗ lực dịch vụ khách hàng của họ. Với BotpressBạn có thể Tạo ra mạnh mẽ chatbots triển khai chúng một cách hiệu quả và nhanh chóng.

‍

Tạo AI Agents

Xây dựng một tác nhân AI được đào tạo về dữ liệu của bạn miễn phí

Bắt đầu ngay

Không cần thẻ tín dụng

‍