ฉันจะฝึกโมเดล GPT ของตัวเองได้อย่างไร?

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI อย่างรวดเร็ว ทุกวันนี้ใคร ๆ ก็สามารถสร้างแชทบอท GPT ของตัวเองได้ง่ายขึ้น

โมเดล generative pre-trained transformer ของ OpenAI ซึ่งเป็นกลไกเบื้องหลังChatGPT ได้กลายเป็นทรัพยากรสำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างเอเจนต์ AI และซอฟต์แวร์ของตนเอง

การเรียนรู้วิธีปรับแต่งเอเจนต์ GPT ของคุณเองจะช่วยให้คุณใช้เทคโนโลยีที่ทรงพลังที่สุดในยุคนี้ให้เหมาะกับงานของคุณ มาเริ่มกันเลย

GPT model คืออะไร?

โมเดล GPT (generative pre-trained transformer) คือโมเดลภาษาแบบล้ำสมัยที่พัฒนาโดย OpenAI โดยใช้เทคนิค deep learning เพื่อเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์

โมเดล GPT ถูกฝึกด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อทำนายคำถัดไปในประโยค ทำให้สามารถทำงานต่าง ๆ เช่น ตอบคำถาม เขียนเนื้อหา หรือแม้แต่เขียนโค้ดได้

โมเดลเหล่านี้ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น แชทบอท AI การสร้างเนื้อหา และการแปลภาษา

โมเดล GPT ถูกนำไปใช้จริงเป็นกลไกเบื้องหลังแชทบอทบริการลูกค้า เอเจนต์สร้างลูกค้าเป้าหมาย และเครื่องมือวิจัยในหลากหลายสาขา แชทบอท AI เหล่านี้พบได้ทั่วไปในโลกออนไลน์ ตั้งแต่สุขภาพ อีคอมเมิร์ซ ไปจนถึงโรงแรม และอสังหาริมทรัพย์

ใครสามารถฝึกโมเดล GPT ได้บ้าง?

การฝึกโมเดล GPT เป็นงานที่ต้องใช้แรงงานและทรัพยากรสูง โดยปกติคุณจะต้องมีทีมที่ได้รับการสนับสนุนด้านเงินทุน เช่น สถาบันวิจัย บริษัทขนาดใหญ่ หรือมหาวิทยาลัย เพื่อให้มีทรัพยากรเพียงพอสำหรับการฝึกโมเดล GPT

อย่างไรก็ตาม การฝึกแชทบอท GPT แบบเฉพาะของตัวเองนั้นเข้าถึงได้ง่ายกว่ามาก การฝึกแชทบอท GPT แทนที่จะฝึกโมเดลโดยตรง จะช่วยให้คุณได้ความสามารถของโมเดล GPT พร้อมกับปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของคุณได้ง่าย

โมเดล GPT ถูกฝึกอย่างไร?

หากต้องการฝึกโมเดล GPT ด้วยตัวเอง คุณต้องเตรียมพร้อมทั้งด้านการเงินและทรัพยากร โดยต้องใช้ฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงและเวลามากในการปรับแต่งอัลกอริทึม

โมเดล GPT จะเริ่มต้นจากการ pre-training และสามารถปรับเฉพาะทางด้วย fine-tuning ได้ อย่างไรก็ตาม คุณยังสามารถสร้างแชทบอท GPT แบบปรับแต่งเองโดยไม่ต้อง fine-tune ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้ทรัพยากรสูงและมีค่าใช้จ่ายมาก

Pre-training

Pre-training เป็นกระบวนการที่ใช้เวลาและทรัพยากรสูง ซึ่งในปัจจุบันทำได้เฉพาะองค์กรที่มีเงินทุนมากเท่านั้น หากคุณกำลังสร้างแชทบอท GPT ของตัวเอง คุณจะไม่ต้องทำ pre-training

Pre-training คือการที่ทีมพัฒนาเทรนโมเดลให้สามารถทำนายคำถัดไปในประโยคที่ฟังดูเหมือนมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ หลังจากโมเดลได้รับการฝึกด้วยข้อความจำนวนมากแล้ว ก็จะทำนายคำในประโยคได้ดีขึ้น

ทีมจะเริ่มจากการรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จากนั้นโมเดลจะถูกฝึกให้แยกข้อความออกเป็นคำหรือหน่วยย่อยที่เรียกว่าโทเคน

นี่คือที่มาของ 'T' ใน GPT: การประมวลผลและแยกข้อความนี้ทำโดยสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่า transformer

เมื่อจบขั้นตอน pre-training โมเดลจะเข้าใจภาษาทั่วไป แต่ยังไม่ได้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านใดด้านหนึ่ง

Fine-tuning

ถ้าคุณเป็นองค์กรที่มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่อยู่ในมือ การ fine-tuning อาจเป็นทางเลือกหนึ่ง

Fine-tuning คือการฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูลเฉพาะ เพื่อให้เชี่ยวชาญในงานเฉพาะทาง

ตัวอย่างข้อมูลที่คุณอาจใช้ฝึก ได้แก่

• ข้อความทางการแพทย์ เพื่อให้วินิจฉัยโรคซับซ้อนได้ดีขึ้น
• ข้อความทางกฎหมาย เพื่อให้เขียนเอกสารกฎหมายได้มีคุณภาพในเขตอำนาจศาลที่ต้องการ
• สคริปต์บริการลูกค้า เพื่อให้เข้าใจปัญหาที่ลูกค้าของคุณมักพบเจอ

หลังจาก fine-tuning แชทบอท GPT ของคุณจะมีความสามารถทางภาษาแบบกว้างจาก pre-training และยังเชี่ยวชาญเฉพาะทางตามที่คุณต้องการด้วย

แต่ fine-tuning ไม่ใช่กระบวนการที่เหมาะกับทุกโปรเจกต์แชทบอท GPT หากคุณแค่ต้องการปรับแต่งแชทบอท ไม่จำเป็นต้อง fine-tuning

ที่จริงแล้ว คุณจะ fine-tuning แชทบอท GPT ได้ก็ต่อเมื่อมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก (เช่น บันทึกการสนทนาบริการลูกค้าขององค์กรขนาดใหญ่) ถ้าข้อมูลไม่มากพอ ก็ไม่คุ้มค่ากับเวลาและค่าใช้จ่าย

โชคดีที่การออกแบบ prompt ขั้นสูงและ RAG (retrieval-augmented generation) มักเพียงพอสำหรับการปรับแต่งแชทบอท GPT แม้จะใช้งานกับลูกค้าหลายพันราย

3 วิธีปรับแต่ง LLMs

ไม่ว่าจะใช้ GPT หรือไม่ การปรับแต่ง LLM จะให้ประโยชน์มากมาย เช่น รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ลดต้นทุนในงานเฉพาะ และเพิ่มคุณภาพของคำตอบในกรณีใช้งานของคุณ

Patrick วิศวกรซอฟต์แวร์ของ Botpress อธิบายรายละเอียดการปรับแต่ง LLMไว้ในบทความนี้ นี่คือข้อแนะนำหลักของเขาสำหรับการปรับแต่ง LLM:

1. Fine tuning

Fine-tuning คือการฝึกโมเดลด้วยตัวอย่างเฉพาะ เพื่อให้เก่งในงานเฉพาะ เช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ

โมเดลโอเพ่นซอร์สต้องใช้ทักษะวิศวกรรมในการ fine-tuning ส่วนโมเดลปิดอย่าง GPT-4 หรือ Claude สามารถ fine-tuning ผ่าน API ได้ แต่จะมีค่าใช้จ่ายเพิ่ม Fine-tuning เหมาะกับความรู้ที่ไม่เปลี่ยนแปลงบ่อย แต่ไม่เหมาะกับข้อมูลที่ต้องอัปเดตแบบเรียลไทม์

2. RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) คือการใช้ข้อมูลภายนอก เช่น เอกสารนโยบาย HR เพื่อช่วยตอบคำถามเฉพาะทาง

เหมาะสำหรับการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น แชทบอทที่ตรวจสอบสต็อกสินค้าในแคตตาล็อก และไม่ต้อง fine-tune โมเดล

RAG มักดูแลง่ายกว่าและคุ้มค่ากว่าสำหรับแชทบอทที่เน้นความรู้ เพราะสามารถดึงข้อมูลล่าสุดมาใช้ได้โดยไม่ต้องอัปเดตโมเดลตลอดเวลา

3. N-shot prompting

N-shot learning คือการให้ตัวอย่างในแต่ละคำขอ API ของ LLM เพื่อเพิ่มคุณภาพของคำตอบ

การเพิ่มตัวอย่างเดียว (one-shot) จะช่วยให้คำตอบดีขึ้นกว่าการไม่มีตัวอย่างเลย (zero-shot) และการใช้ตัวอย่างหลายชุด (n-shot) จะช่วยเพิ่มความแม่นยำโดยไม่ต้องเปลี่ยนโมเดล

อย่างไรก็ตาม วิธีนี้จำกัดด้วยขนาด context ของโมเดล และการใช้บ่อยอาจเพิ่มค่าใช้จ่าย; การ fine-tuning จะช่วยลดความจำเป็นในการใช้ตัวอย่าง n-shot แต่ต้องใช้เวลาเตรียมการมากขึ้น

4. Prompt engineering

ยังมีเทคนิคการออกแบบ prompt อื่น ๆ เช่น chain-of-thought ที่บังคับให้โมเดลคิดเป็นขั้นตอนก่อนจะตอบ

วิธีนี้ช่วยเพิ่มคุณภาพของคำตอบ แต่จะทำให้คำตอบยาวขึ้น ใช้เวลามากขึ้น และมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น

สร้างแชทบอท GPT ที่ฝึกกับข้อมูลของคุณเอง

การผสานพลังของ GPT engine เข้ากับความยืดหยุ่นของแพลตฟอร์มแชทบอท ช่วยให้คุณใช้เทคโนโลยี AI ล่าสุดกับกรณีใช้งานเฉพาะขององค์กรได้

Botpress มีสตูดิโอแบบลากวางที่ให้คุณสร้างแชทบอท GPT แบบเฉพาะทางได้สำหรับทุกกรณีใช้งาน เราช่วยให้คุณใช้ AI ได้ตามที่ต้องการ ไม่ว่าคุณจะนำไปใช้งานแบบไหน

เรามีแพลตฟอร์มการเรียนรู้ที่ครบถ้วน Botpress Academy รวมถึง ช่อง YouTube ที่มีเนื้อหาละเอียด ชุมชน Discord ของเรามีผู้สร้างบอทกว่า 20,000 คน คุณจึงขอความช่วยเหลือได้ตลอดเวลา

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี

หรือติดต่อ ทีมขายของเรา เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม