随着人工智能技术的飞速发展，个人越来越容易建立自己的GPT 聊天机器人。
OpenAI的生成预训练变换器模型--其背后的引擎--已成为那些希望构建自己的人工智能代理和软件的人的资源。 ChatGPT- 已成为那些希望构建自己的人工智能代理和软件的人的资源。
通过学习如何定制自己的GPT 代理，您可以利用我们这个时代最强大的技术来满足您的特定用例。让我们开始吧。
什么是GPT 模型？
GPT 模型（生成式预训练转换器）是由OpenAI 开发的一种高级语言模型。它使用深度学习技术来理解和生成类人文本。
GPT 这些模型在大量文本数据的基础上进行训练，以预测序列中的下一个单词，从而能够执行回答问题、撰写内容甚至编码等任务。
这些模型被广泛应用于人工智能聊天机器人、内容生成和翻译等应用中。
GPT 在现实世界中，人工智能模型已被用作客户支持聊天机器人、线索生成代理和跨学科研究工具背后的引擎。从医疗保健和电子商务到酒店和房地产，这些人工智能聊天机器人在网上随处可见。
谁能训练GPT 模型？
培训GPT 模型是一项人力和资源密集型任务。通常情况下，您需要一个有资金支持的团队--如研究机构、资金雄厚的公司，甚至是大学--才能拥有培训GPT 模型所需的资源。
不过，个人或公司更容易训练自己的GPT 聊天机器人。通过训练GPT 聊天机器人而不是模型，您可以获得GPT 模型的所有强大功能，而且可以根据自己的需要轻松定制。
GPT 模型是如何训练的？
要自行训练GPT 模型，您必须在资金和其他方面做好准备，使用功能强大的硬件，并投入大量时间完善算法。
GPT 模型来自预训练，可以通过微调进一步专业化。不过，您也可以建立一个定制的GPT 聊天机器人，它不涉及微调，但微调是一个密集的过程，很快就会变得昂贵。
培训前
预培训是一个时间和资源密集型过程，目前只有资金雄厚的企业才能完成。如果您正在构建自己的GPT 聊天机器人，您不会对它进行预培训。
预训练是指开发团队对模型进行训练，使其能够准确预测人声句子中的下一个单词。在对大量文本进行训练后，模型就能更准确地预测句子中哪个单词应该跟在哪个单词后面。
一个团队首先要收集大量的数据集。然后对模型进行训练，通过将文本划分为单词或子单词（称为标记）来分解数据。
这就是GPT 中的 "T "的由来：文本处理和细分是由一种称为变压器的神经网络架构完成的。
在预训练阶段结束时，模型能广泛理解语言，但并不擅长任何特定领域。
微调
如果您是一家企业，拥有唾手可得的庞大数据集，那么微调可能就在您的考虑范围之内。
微调是在特定数据集上训练模型，使其成为特定功能的专家。
你可以训练它：
- 医学文本，以便更好地诊断复杂病症
- 法律文本，以便在特定司法管辖区撰写更高质量的法律简报
- 客户服务脚本，了解客户倾向于遇到的问题类型
经过微调后，您的GPT 聊天机器人不仅具备预培训中获得的语言能力，还能针对您的自定义用例进行专业化处理。
但对于很多GPT 聊天机器人项目来说，微调并不是正确的流程。如果您想定制聊天机器人，就不需要微调。
事实上，只有在相关信息数据集（如大型企业的客服呼叫记录）非常庞大的情况下，您才能对GPT 聊天机器人进行微调。如果数据集不够大，就不值得花时间或成本进行微调。
幸运的是，高级提示和 RAG（检索增强生成）几乎总能满足定制GPT 聊天机器人的需要--即使您要将它部署给成千上万的客户。
3 种定制方法LLMs
无论是否是GPT 引擎，定制LLM 都有很多好处。它可以保证数据的私密性，降低特定任务的成本，提高使用案例中的答案质量。
Botpress 软件工程师 Patrick 在本文中介绍了定制LLM的来龙去脉。以下是他对LLM 定制的最佳建议：
1.微调
微调包括用特定的示例训练模型，使其擅长特定的任务，如回答有关产品的问题。
开源模型需要工程能力来进行微调，而GPT-4 或 Claude 等闭源模型则可以通过应用程序接口进行微调，尽管这会增加成本。微调对静态知识特别有用，但对实时信息更新并不理想。
2. RAG
检索增强生成（RAG）是指使用外部信息，如人力资源政策文件，来回答特定问题。
它非常适合访问实时信息，例如聊天机器人检查产品目录中的库存，并避免了对模型进行微调的需要。
对于基于知识的聊天机器人来说，RAG 通常更容易维护，成本效益更高，因为您可以查询最新数据，而无需不断更新模型。
3.Nshot 提示
N-shot 学习是指在单次LLM API 调用中提供示例，以提高响应质量。A
与不提供示例（零示例）相比，提供一个示例（一次示例）能显著提高答案的准确性，而使用多个示例（n 次示例）则能在不改变模型的情况下进一步提高准确性。
不过，这种方法受到模型上下文大小的限制，频繁使用会增加成本；微调可以消除对 n 个实例的需求，但需要更多的设置时间。
4.及时的工程设计
还有其他一些提示工程技术，比如思维链，它可以迫使模型在得出答案之前大声思考。
这样可以提高响应质量，但代价是响应的长度、成本和速度。
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