Bagaimana saya boleh melatih model GPT saya sendiri?

Dengan kemajuan pesat teknologi AI, kini lebih mudah untuk individu membina chatbot GPT mereka sendiri.

Model transformer pra-latih generatif OpenAI – enjin di sebalik ChatGPT – kini menjadi sumber bagi mereka yang ingin membina agen AI dan perisian mereka sendiri.

Mempelajari cara menyesuaikan agen GPT anda sendiri membolehkan anda memanfaatkan teknologi paling berkuasa masa kini untuk keperluan khusus anda. Jadi, mari kita mulakan.

Apa itu model GPT?

Model GPT (generative pre-trained transformer) ialah sejenis model bahasa canggih yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk memahami dan menjana teks seperti manusia.

Model GPT dilatih dengan sejumlah besar data teks untuk meramalkan perkataan seterusnya dalam satu urutan, membolehkannya melakukan tugasan seperti menjawab soalan, menulis kandungan, dan juga pengekodan.

Model-model ini digunakan secara meluas dalam aplikasi seperti chatbot AI, penjanaan kandungan, dan terjemahan.

Model GPT telah digunakan dalam dunia sebenar sebagai enjin di sebalik chatbot sokongan pelanggan, agen penjanaan prospek, dan alat penyelidikan merentas pelbagai bidang. Chatbot AI ini boleh ditemui di mana-mana dalam talian, dari kesihatan dan e-dagang hingga hotel dan hartanah.

Siapa yang boleh melatih model GPT?

Melatih model GPT memerlukan usaha dan sumber yang besar. Biasanya, anda memerlukan pasukan dengan pembiayaan – seperti institut penyelidikan, syarikat besar, atau universiti – untuk memiliki sumber yang diperlukan bagi melatih model GPT.

Namun, adalah jauh lebih mudah untuk individu atau syarikat melatih chatbot GPT mereka sendiri. Dengan melatih chatbot GPT dan bukannya model, anda memperoleh semua keupayaan hebat model GPT, tetapi boleh menyesuaikannya dengan mudah mengikut keperluan anda.

Bagaimana model GPT dilatih?

Untuk melatih model GPT sendiri, anda perlu bersedia – dari segi kewangan dan lain-lain – untuk menggunakan perkakasan berkuasa dan melabur masa yang banyak untuk memperhalusi algoritma.

Model GPT bermula dengan pra-latih, dan boleh disesuaikan lagi melalui penalaan lanjut. Namun, anda juga boleh membina chatbot GPT tersuai tanpa penalaan lanjut, yang merupakan proses intensif dan boleh menjadi mahal dengan cepat.

Pra-latih

Pra-latih ialah proses yang memakan masa dan sumber yang – buat masa ini – hanya boleh dilakukan oleh syarikat besar yang mempunyai dana mencukupi. Jika anda membina chatbot GPT sendiri, anda tidak akan melakukan pra-latih.

Selepas model dilatih dengan sejumlah besar teks, ia boleh meramalkan dengan lebih tepat perkataan mana yang patut mengikut perkataan lain dalam ayat.

Pasukan bermula dengan mengumpul set data yang sangat besar. Model kemudiannya dilatih untuk memecahkan data dengan membahagikan teks kepada perkataan atau subperkataan, yang dikenali sebagai token.

Inilah maksud ‘T’ dalam GPT: pemprosesan dan pemecahan teks ini dilakukan oleh seni bina rangkaian neural yang dipanggil transformer.

Pada akhir fasa pra-latih, model memahami bahasa secara umum, tetapi belum lagi pakar dalam mana-mana bidang tertentu.

Penalaan lanjut

Jika anda sebuah syarikat dengan set data yang sangat besar, penalaan lanjut mungkin boleh dipertimbangkan.

Penalaan lanjut ialah melatih model pada set data khusus, supaya ia menjadi pakar dalam fungsi tertentu.

Anda mungkin melatihnya dengan:

• Teks perubatan, supaya ia boleh mendiagnosis keadaan kompleks dengan lebih baik
• Teks undang-undang, supaya ia boleh menulis dokumen undang-undang berkualiti tinggi dalam bidang kuasa tertentu
• Skrip khidmat pelanggan, supaya ia tahu jenis masalah yang sering dihadapi pelanggan anda

Selepas penalaan lanjut, chatbot GPT anda dikuasakan oleh keupayaan bahasa yang diperoleh semasa pra-latih, tetapi juga pakar dalam kes penggunaan anda.

Namun, penalaan lanjut bukanlah proses yang sesuai untuk kebanyakan projek chatbot GPT. Anda tidak memerlukan penalaan lanjut jika hanya ingin menyesuaikan chatbot.

Malah, anda hanya boleh melakukan penalaan lanjut pada chatbot GPT jika anda mempunyai set data yang sangat besar dan relevan (seperti transkrip panggilan khidmat pelanggan untuk syarikat besar). Jika set data anda tidak cukup besar, ia tidak berbaloi dari segi masa atau kos.

Nasib baik, penggunaan prompt lanjutan dan RAG (retrieval-augmented generation) hampir selalu mencukupi untuk menyesuaikan chatbot GPT – walaupun anda ingin melancarkannya kepada ribuan pelanggan.

3 Cara Menyesuaikan LLM

Sama ada ia enjin GPT atau tidak, menyesuaikan LLM membawa banyak manfaat. Ia boleh memastikan data anda kekal peribadi, mengurangkan kos untuk tugasan tertentu, dan meningkatkan kualiti jawapan dalam kes penggunaan anda.

Jurutera perisian Botpress, Patrick, menerangkan segala selok-belok penyesuaian LLM dalam artikel ini. Berikut adalah cadangan utama beliau untuk penyesuaian LLM:

1. Penalaan lanjut

Penalaan lanjut melibatkan latihan model dengan contoh khusus supaya ia cemerlang dalam tugasan tertentu, seperti menjawab soalan tentang produk anda.

Walaupun model sumber terbuka memerlukan keupayaan kejuruteraan untuk penalaan lanjut, model sumber tertutup seperti GPT-4 atau Claude boleh ditala melalui API, walaupun ini meningkatkan kos. Penalaan lanjut sangat berguna untuk pengetahuan statik tetapi tidak sesuai untuk maklumat masa nyata.

2. RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) merujuk kepada penggunaan maklumat luaran, seperti dokumen polisi HR, untuk menjawab soalan tertentu.

Ia sangat sesuai untuk mendapatkan maklumat masa nyata, contohnya chatbot menyemak katalog produk untuk stok, dan mengelakkan keperluan menala model.

RAG selalunya lebih mudah dan menjimatkan kos untuk diselenggara bagi chatbot berasaskan pengetahuan, kerana anda boleh mendapatkan data terkini tanpa perlu mengemas kini model secara berterusan.

3. N-shot prompting

Pembelajaran N-shot merujuk kepada pemberian contoh dalam satu panggilan API LLM untuk meningkatkan kualiti jawapan.

Menambah satu contoh (one-shot) boleh meningkatkan jawapan dengan ketara berbanding tanpa contoh (zero-shot), manakala penggunaan beberapa contoh (n-shot) boleh meningkatkan ketepatan tanpa mengubah model.

Namun, kaedah ini terhad oleh saiz konteks model, dan penggunaan kerap boleh meningkatkan kos; penalaan lanjut boleh menghapuskan keperluan contoh n-shot tetapi memerlukan masa persediaan lebih lama.

4. Kejuruteraan prompt

Terdapat juga teknik kejuruteraan prompt lain, seperti chain-of-thought, yang memaksa model 'berfikir secara terbuka' sebelum memberikan jawapan.

Ini meningkatkan kualiti respons, tetapi dengan mengorbankan panjang respons, kos dan kelajuan.

Cipta Chatbot GPT yang Dilatih dengan Data Anda

Menggabungkan kuasa enjin GPT dengan fleksibiliti platform chatbot membolehkan anda menggunakan teknologi AI terkini untuk kes penggunaan tersuai organisasi anda.

Botpress menyediakan studio seret dan lepas yang membolehkan anda membina chatbot GPT tersuai untuk sebarang kes penggunaan. Kami membolehkan anda memanfaatkan AI, tidak kira bagaimana anda ingin menggunakannya.

Kami juga menawarkan platform pendidikan yang mantap, Botpress Academy, serta saluran YouTube yang terperinci. Komuniti Discord kami mempunyai lebih 20,000 pembina bot, jadi anda sentiasa boleh mendapatkan sokongan yang diperlukan.

Mula membina hari ini. Ia percuma.

Atau hubungi pasukan jualan kami untuk maklumat lanjut.