Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI, mọi người có thể dễ dàng xây dựng chatbot GPT của riêng mình hơn.
OpenAI Mô hình biến áp được đào tạo trước mang tính tạo sinh của 's – công cụ đằng sau ChatGPT – đã trở thành nguồn tài nguyên cho những ai muốn xây dựng phần mềm và tác nhân AI của riêng mình.
Học cách tùy chỉnh của riêng bạn GPT agent cho phép bạn khai thác các công nghệ mạnh mẽ nhất hiện nay cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Vậy hãy bắt đầu nhé.
Cái gì là một GPT người mẫu?
MỘT GPT mô hình (bộ chuyển đổi được đào tạo trước tạo sinh) là một loại mô hình ngôn ngữ tiên tiến được phát triển bởi OpenAI . Nó sử dụng các kỹ thuật học sâu để hiểu và tạo ra văn bản giống con người.
GPT các mô hình được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, viết nội dung và thậm chí là mã hóa.
Các mô hình này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như chatbot AI , tạo nội dung và dịch thuật.
GPT Các mô hình đã được sử dụng trong thế giới thực như các công cụ hỗ trợ khách hàng , các tác nhân tạo khách hàng tiềm năng và các công cụ nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực. Các chatbot AI này có thể được tìm thấy ở khắp mọi nơi trực tuyến, từ chăm sóc sức khỏe và thương mại điện tử đến khách sạn và bất động sản .
Ai có thể đào tạo GPT Mô hình?
Đào tạo một GPT Mô hình là một nhiệm vụ tốn nhiều công sức và tài nguyên. Thông thường, bạn sẽ cần phải có một nhóm tài trợ đằng sau bạn - như một viện nghiên cứu, một công ty được tài trợ tốt hoặc thậm chí là một trường đại học - để có các nguồn lực cần thiết để đào tạo một GPT mẫu.
Tuy nhiên, nó dễ tiếp cận hơn nhiều đối với các cá nhân hoặc công ty để đào tạo của riêng họ GPT chatbot. Bằng cách đào tạo một GPT Chatbot thay vì một mô hình, bạn có được tất cả các khả năng mạnh mẽ của một GPT mô hình, nhưng có thể dễ dàng tùy chỉnh nó theo nhu cầu của riêng bạn.
Làm thế nào là GPT mô hình được đào tạo?
Để đào tạo một GPT mô hình của riêng bạn, bạn phải chuẩn bị - về mặt tài chính và các mặt khác - để sử dụng phần cứng mạnh mẽ và đầu tư nhiều thời gian để hoàn thiện các thuật toán.
Một GPT Mô hình được sinh ra từ đào tạo trước, và có thể được chuyên môn hóa hơn nữa với tinh chỉnh. Tuy nhiên, bạn cũng có thể xây dựng một tùy chỉnh GPT Chatbot không liên quan đến tinh chỉnh, đây là một quá trình chuyên sâu có thể nhanh chóng trở nên đắt đỏ.
Đào tạo trước
Đào tạo trước là một quá trình tốn nhiều thời gian và tài nguyên - trong thời điểm hiện tại - chỉ có thể được hoàn thành bởi các doanh nghiệp được tài trợ tốt. Nếu bạn đang xây dựng của riêng bạn GPT Chatbot, bạn sẽ không đào tạo trước nó.
Pre-training xảy ra khi một nhóm phát triển đào tạo mô hình để có thể dự đoán chính xác từ tiếp theo trong một câu nghe giống con người. Sau khi mô hình được đào tạo trên một lượng lớn văn bản, nó có thể dự đoán chính xác hơn những từ nào nên theo sau trong câu.
Một nhóm bắt đầu bằng cách thu thập một tập dữ liệu khổng lồ. Mô hình sau đó được đào tạo để chia nhỏ dữ liệu bằng cách chia văn bản thành các từ hoặc từ con, được gọi là mã thông báo.
Đây là nơi chữ 'T' trong GPT Đi vào: Quá trình xử lý và phân tích văn bản này được thực hiện bởi một kiến trúc mạng thần kinh được gọi là máy biến áp.
Vào cuối giai đoạn tiền đào tạo, mô hình hiểu ngôn ngữ rộng rãi, nhưng không chuyên về bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào.
Tinh chỉnh
Nếu bạn là một doanh nghiệp với một tập dữ liệu khổng lồ trong tầm tay, việc tinh chỉnh có thể nằm trên bàn.
Tinh chỉnh là đào tạo một mô hình trên một tập dữ liệu cụ thể, để nó trở thành một chuyên gia trong một chức năng cụ thể.
Bạn có thể đào tạo nó về:
- Văn bản y tế, vì vậy nó có thể chẩn đoán tốt hơn các tình trạng phức tạp
- Văn bản pháp lý, vì vậy nó có thể viết các cuộc họp pháp lý chất lượng cao hơn trong một khu vực pháp lý cụ thể
- Các kịch bản dịch vụ khách hàng, vì vậy nó biết những loại vấn đề mà khách hàng của bạn có xu hướng gặp phải
Sau khi tinh chỉnh, GPT Chatbot được hỗ trợ bởi các khả năng ngôn ngữ mà nó đạt được trong quá trình đào tạo trước, nhưng cũng chuyên về trường hợp sử dụng tùy chỉnh của bạn.
Nhưng tinh chỉnh không phải là quá trình phù hợp với nhiều người GPT dự án chatbot. Bạn không cần tinh chỉnh nếu bạn đang cố gắng tùy chỉnh một chatbot.
Trên thực tế, bạn chỉ có thể tinh chỉnh một GPT chatbot nếu bạn có một bộ dữ liệu rất lớn về thông tin liên quan (như bản ghi cuộc gọi dịch vụ khách hàng cho một doanh nghiệp lớn). Nếu tập dữ liệu của bạn không đủ lớn, nó không đáng để dành thời gian hoặc chi phí để tinh chỉnh.
May mắn thay, nhắc nhở nâng cao và RAG (thế hệ tăng cường truy xuất) hầu như luôn đủ để tùy chỉnh GPT Chatbot – ngay cả khi bạn đang triển khai nó cho hàng ngàn khách hàng.
3 cách để tùy chỉnh LLMs
Có hay không nó là một GPT động cơ, tùy chỉnh một LLM mang lại nhiều lợi ích. Nó có thể giữ dữ liệu của bạn ở chế độ riêng tư, giảm chi phí cho các tác vụ cụ thể và cải thiện chất lượng câu trả lời trong trường hợp sử dụng của bạn.
Botpress kỹ sư phần mềm Patrick giải thích những điều cần biết về việc tùy chỉnh LLM trong bài viết này. Sau đây là những gợi ý hàng đầu của anh ấy cho LLM tùy chỉnh:
1. Tinh chỉnh
Tinh chỉnh bao gồm việc đào tạo một mô hình bằng các ví dụ cụ thể để giúp nó thực hiện tốt một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi về sản phẩm của bạn.
Trong khi các mô hình nguồn mở đòi hỏi năng lực kỹ thuật để tinh chỉnh, các mô hình nguồn đóng như GPT -4 hoặc Claude có thể được tinh chỉnh thông qua API, mặc dù điều này làm tăng chi phí. Tinh chỉnh đặc biệt hữu ích cho kiến thức tĩnh nhưng không lý tưởng cho các bản cập nhật thông tin theo thời gian thực.
2. RAG
Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) đề cập đến việc sử dụng thông tin bên ngoài, như tài liệu về chính sách nhân sự, để trả lời các câu hỏi cụ thể.
Thích hợp để truy cập thông tin theo thời gian thực, chẳng hạn như chatbot kiểm tra danh mục sản phẩm để biết còn hàng hay không và tránh nhu cầu phải tinh chỉnh mô hình.
RAG thường dễ bảo trì và tiết kiệm chi phí hơn đối với các chatbot dựa trên kiến thức vì bạn có thể truy vấn dữ liệu mới nhất mà không cần cập nhật mô hình liên tục.
3. Nhắc nhở N-shot
Học tập N-shot đề cập đến việc cung cấp các ví dụ trong một LLM Gọi API để cải thiện chất lượng phản hồi. A
Việc đưa ra một ví dụ (one-shot) sẽ cải thiện đáng kể câu trả lời so với việc không đưa ra ví dụ nào (zero-shot), trong khi việc sử dụng nhiều ví dụ (n-shot) sẽ cải thiện độ chính xác hơn nữa mà không cần thay đổi mô hình.
Tuy nhiên, cách tiếp cận này bị hạn chế bởi quy mô ngữ cảnh của mô hình và việc sử dụng thường xuyên có thể làm tăng chi phí; việc tinh chỉnh có thể loại bỏ nhu cầu về các ví dụ n-shot nhưng lại đòi hỏi nhiều thời gian thiết lập hơn.
4. Kỹ thuật nhanh chóng
Có những kỹ thuật thiết kế nhanh khác, như chuỗi suy nghĩ, buộc các mô hình phải suy nghĩ thành tiếng trước khi đưa ra câu trả lời.
Điều này làm tăng chất lượng phản hồi, nhưng phải đánh đổi bằng thời gian phản hồi, chi phí và tốc độ.
Tạo một GPT Chatbot được đào tạo dựa trên dữ liệu của bạn
Kết hợp sức mạnh của GPT Công cụ có tính linh hoạt của nền tảng chatbot có nghĩa là bạn có thể sử dụng công nghệ AI mới nhất cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh của tổ chức bạn.
Botpress Cung cấp một studio kéo và thả cho phép bạn xây dựng tùy chỉnh GPT chatbot cho mọi trường hợp sử dụng. Chúng tôi cho phép bạn làm cho AI hoạt động cho bạn, bất kể bạn muốn triển khai nó như thế nào.
Chúng tôi có một nền tảng giáo dục mạnh mẽ, Botpress Academy, cũng như một kênh YouTube chi tiết. Của chúng tôi Discord Lưu trữ hơn 20,000+ nhà xây dựng bot, vì vậy bạn luôn có thể nhận được sự hỗ trợ cần thiết.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Hoặc liên hệ với đội ngũ bán hàng của chúng tôi để tìm hiểu thêm.
Mục lục
Chia sẻ điều này trên:
.svg)
