Come posso addestrare un mio modello GPT?

Con i rapidi progressi dell’IA, è sempre più semplice per chiunque creare il proprio chatbot GPT.

Il modello generativo pre-addestrato di OpenAI – il motore dietro ChatGPT – è diventato una risorsa per chi vuole creare i propri agenti AI e software.

Imparare a personalizzare il proprio agente GPT ti permette di sfruttare le tecnologie più potenti del nostro tempo per i tuoi casi d’uso specifici. Iniziamo subito.

Cos’è un modello GPT?

Un modello GPT (generative pre-trained transformer) è un tipo avanzato di modello linguistico sviluppato da OpenAI. Utilizza tecniche di deep learning per comprendere e generare testo simile a quello umano.

I modelli GPT sono addestrati su enormi quantità di testo per prevedere la parola successiva in una sequenza, permettendo loro di svolgere compiti come rispondere a domande, scrivere contenuti e persino programmare.

Questi modelli sono ampiamente utilizzati in applicazioni come chatbot AI, generazione di contenuti e traduzione.

I modelli GPT sono stati utilizzati concretamente come motori dietro chatbot di supporto clienti, agenti per la generazione di lead e strumenti di ricerca in vari settori. Questi chatbot AI si trovano ovunque online, dalla sanità e e-commerce agli hotel e al settore immobiliare.

Chi può addestrare i modelli GPT?

Addestrare un modello GPT richiede molto lavoro e risorse. Di solito serve un team con finanziamenti alle spalle – come un istituto di ricerca, un’azienda ben finanziata o anche un’università – per avere le risorse necessarie all’addestramento di un modello GPT.

Tuttavia, è molto più accessibile per individui o aziende addestrare i propri chatbot GPT. Addestrando un chatbot GPT invece di un modello, ottieni tutte le potenti capacità di GPT, ma puoi personalizzarlo facilmente in base alle tue esigenze.

Come vengono addestrati i modelli GPT?

Per addestrare un modello GPT in autonomia, devi essere pronto – anche economicamente – a usare hardware potente e investire molto tempo nel perfezionare gli algoritmi.

Un modello GPT nasce dal pre-training e può essere ulteriormente specializzato con il fine-tuning. Tuttavia, puoi anche creare un chatbot GPT personalizzato senza fine-tuning, che è un processo intensivo e può diventare rapidamente costoso.

Pre-training

Il pre-addestramento è un processo che richiede tempo e risorse e – per ora – può essere svolto solo da aziende con grandi fondi. Se stai creando un chatbot GPT tuo, non lo pre-addestrerai.

Il pre-addestramento avviene quando un team di sviluppo addestra il modello a prevedere correttamente la parola successiva in una frase dal suono naturale. Dopo che il modello è stato addestrato su grandi quantità di testo, può prevedere con maggiore precisione quali parole dovrebbero seguire in una frase.

Un team inizia raccogliendo un enorme set di dati. Il modello viene poi addestrato suddividendo il testo in parole o sottoparti, chiamate token.

Qui entra in gioco la ‘T’ di GPT: questa elaborazione e suddivisione del testo avviene tramite un’architettura di rete neurale chiamata transformer.

Al termine della fase di pre-training, il modello comprende il linguaggio in generale, ma non è ancora specializzato in un dominio specifico.

Fine-tuning

Se sei un’azienda con un enorme set di dati a disposizione, il fine-tuning potrebbe essere un’opzione.

Il fine-tuning consiste nell’addestrare un modello su un dataset specifico, per renderlo specialista in una funzione particolare.

Puoi addestrarlo su:

• Testi medici, così può diagnosticare meglio condizioni complesse
• Testi legali, così può redigere documenti giuridici di qualità superiore in una determinata giurisdizione
• Script per il servizio clienti, così conosce i tipi di problemi che i tuoi clienti tendono ad avere

Dopo la fase di fine-tuning, il tuo chatbot GPT sfrutta le capacità linguistiche acquisite nel pre-addestramento, ma è anche specializzato per il tuo caso d’uso.

Ma il fine-tuning non è il processo giusto per molti progetti di chatbot GPT. Non serve il fine-tuning se vuoi solo personalizzare un chatbot.

Infatti, puoi personalizzare un chatbot GPT solo se hai un dataset molto ampio di informazioni rilevanti (come le trascrizioni delle chiamate di assistenza clienti di una grande azienda). Se il tuo dataset non è abbastanza grande, non vale il tempo né il costo della personalizzazione.

Fortunatamente, prompt avanzati e RAG (retrieval-augmented generation) sono quasi sempre sufficienti per personalizzare un chatbot GPT, anche se lo distribuisci a migliaia di clienti.

3 modi per personalizzare gli LLM

Che si tratti o meno di un motore GPT, personalizzare un LLM offre molti vantaggi: puoi mantenere privati i tuoi dati, ridurre i costi per compiti specifici e migliorare la qualità delle risposte per il tuo caso d’uso.

L’ingegnere software di Botpress Patrick spiega tutti i dettagli sulla personalizzazione di un LLM in questo articolo. Ecco i suoi principali suggerimenti per la personalizzazione degli LLM:

1. Fine tuning

Il fine-tuning consiste nell’addestrare un modello con esempi specifici per renderlo particolarmente efficace in un compito, come rispondere a domande sul tuo prodotto.

Mentre i modelli open-source richiedono capacità ingegneristiche per il fine-tuning, i modelli closed-source come GPT-4 o Claude possono essere ottimizzati tramite API, anche se ciò comporta costi maggiori. Il fine-tuning è particolarmente utile per conoscenze statiche, ma non è ideale per aggiornamenti in tempo reale.

2. RAG

La generazione aumentata dal recupero (RAG) consiste nell’usare informazioni esterne, come un documento di policy HR, per rispondere a domande specifiche.

È ideale per accedere a informazioni in tempo reale, come un chatbot che controlla la disponibilità di un prodotto in catalogo, evitando la necessità di riaddestrare i modelli.

RAG è spesso più semplice ed economico da mantenere per i chatbot basati sulla conoscenza, poiché puoi interrogare dati aggiornati senza aggiornare continuamente il modello.

3. Prompting N-shot

Il N-shot learning consiste nel fornire esempi in un'unica chiamata API LLM per migliorare la qualità delle risposte.

Aggiungere un esempio (one-shot) migliora notevolmente la risposta rispetto a non fornire esempi (zero-shot), mentre l’uso di più esempi (n-shot) aumenta ulteriormente l’accuratezza senza modificare il modello.

Tuttavia, questo approccio è limitato dalla dimensione del contesto del modello e l’uso frequente può aumentare i costi; il fine-tuning può eliminare la necessità di esempi n-shot ma richiede più tempo di configurazione.

4. Prompt engineering

Esistono altre tecniche di prompt engineering, come chain-of-thought, che costringono i modelli a ragionare ad alta voce prima di fornire una risposta.

Questo aumenta la qualità delle risposte, ma a discapito della lunghezza, del costo e della velocità delle risposte.

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