Kendi GPT modelimi nasıl eğitebilirim?

Yapay zeka teknolojisindeki hızlı gelişmeler sayesinde, artık bireylerin kendi GPT sohbet botlarını oluşturması daha erişilebilir hale geldi.

OpenAI'nin üretken önceden eğitilmiş dönüştürücü modeli – ChatGPT'nin arkasındaki motor – kendi yapay zeka asistanlarını ve yazılımlarını oluşturmak isteyenler için bir kaynak haline geldi.

Kendi GPT asistanınızı nasıl özelleştireceğinizi öğrenmek, çağımızın en güçlü teknolojilerini kendi kullanım alanlarınız için kullanmanızı sağlar. O halde başlayalım.

GPT modeli nedir?

GPT modeli (üretken önceden eğitilmiş dönüştürücü), OpenAI tarafından geliştirilen gelişmiş bir dil modelidir. İnsan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için derin öğrenme teknikleri kullanır.

GPT modelleri, bir sonraki kelimeyi tahmin edebilmek için çok büyük miktarda metin verisiyle eğitilir. Böylece soruları yanıtlamak, içerik yazmak ve hatta kodlama yapmak gibi görevleri yerine getirebilirler.

Bu modeller, yapay zeka sohbet botları, içerik üretimi ve çeviri gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.

GPT modelleri, gerçek dünyada müşteri destek sohbet botları, potansiyel müşteri oluşturma asistanları ve çeşitli araştırma araçlarının motoru olarak kullanılmıştır. Bu yapay zeka sohbet botları, sağlık ve e-ticaret'ten otelcilik ve emlak sektörüne kadar internette her yerde karşımıza çıkıyor.

Kimler GPT modeli eğitebilir?

Bir GPT modelini eğitmek, emek ve kaynak açısından yoğun bir iştir. Genellikle, bunun için bir araştırma enstitüsü, iyi finanse edilmiş bir şirket veya bir üniversite gibi maddi desteğe sahip bir ekibe ihtiyacınız olur.

Ancak, bireylerin veya şirketlerin kendi GPT sohbet botlarını eğitmesi çok daha erişilebilirdir. Bir GPT sohbet botu eğiterek, bir GPT modelinin tüm güçlü yeteneklerine sahip olur ve bunu kolayca kendi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirebilirsiniz.

GPT modelleri nasıl eğitilir?

Kendi başınıza bir GPT modeli eğitmek istiyorsanız, güçlü donanım kullanmaya ve algoritmaları mükemmelleştirmek için ciddi bir zaman ve maddi yatırım yapmaya hazır olmalısınız.

Bir GPT modeli, önceden eğitilerek oluşturulur ve ince ayar ile daha da özelleştirilebilir. Ancak, ince ayar gerektirmeyen özel bir GPT sohbet botu da oluşturabilirsiniz; bu süreç oldukça yoğun ve pahalı olabilir.

Önceden eğitme

Önceden eğitme, zaman ve kaynak açısından yoğun bir süreçtir ve şimdilik yalnızca iyi finanse edilen kuruluşlar tarafından gerçekleştirilebilir. Kendi GPT sohbet botunuzu oluşturuyorsanız, önceden eğitme yapmayacaksınız.

Önceden eğitme sırasında, bir geliştirme ekibi modeli, insan gibi bir cümlede bir sonraki kelimeyi doğru tahmin edebilecek şekilde eğitir. Model, büyük miktarda metin üzerinde eğitildikten sonra, bir cümlede hangi kelimenin hangisinden sonra gelmesi gerektiğini daha doğru tahmin edebilir.

Bir ekip önce devasa bir veri seti toplar. Ardından model, metni kelimelere veya alt kelimelere ayırır; bunlara 'token' denir ve bu işlemle model eğitilir.

İşte GPT'deki 'T' harfi buradan gelir: Bu metin işleme ve bölme işlemi, dönüştürücü (transformer) adı verilen bir sinir ağı mimarisiyle yapılır.

Önceden eğitme aşamasının sonunda, model dili genel olarak anlar ancak belirli bir alanda uzmanlaşmamıştır.

İnce ayar

Eğer elinizde çok büyük bir veri seti varsa, ince ayar yapmak bir seçenek olabilir.

İnce ayar, modeli belirli bir veri setiyle eğiterek, onu belirli bir işlevde uzmanlaştırmaktır.

Şunlar üzerinde eğitebilirsiniz:

• Tıbbi metinler, böylece karmaşık hastalıkları daha iyi teşhis edebilir
• Hukuki metinler, böylece belirli bir yargı alanında daha kaliteli hukuki yazılar oluşturabilir
• Müşteri hizmetleri senaryoları, böylece müşterilerinizin yaşadığı sorunları daha iyi anlayabilir

İnce ayardan sonra, GPT sohbet botunuz önceden eğitme aşamasında kazandığı dil yeteneklerine ek olarak, sizin özel kullanım alanınıza da özel olarak uyum sağlar.

Ancak, birçok GPT sohbet botu projesi için ince ayar doğru yöntem değildir. Bir sohbet botunu özelleştirmek istiyorsanız ince ayara ihtiyacınız yoktur.

Aslında, yalnızca çok büyük ve ilgili bir veri setiniz varsa (örneğin büyük bir şirketin müşteri hizmetleri çağrı kayıtları gibi) GPT sohbet botunuza ince ayar yapabilirsiniz. Veri setiniz yeterince büyük değilse, ince ayar yapmak zaman ve maliyet açısından değmez.

Neyse ki, gelişmiş istem mühendisliği ve RAG (bilgiye dayalı üretim) teknikleri, bir GPT sohbet botunu özelleştirmek için neredeyse her zaman yeterlidir – hatta binlerce müşteriye sunuyor olsanız bile.

LLM'leri Özelleştirmenin 3 Yolu

İster GPT motoru olsun ister olmasın, bir LLM'i özelleştirmenin birçok avantajı vardır. Verilerinizi gizli tutabilir, belirli görevlerde maliyetleri azaltabilir ve kullanım alanınıza uygun yanıtların kalitesini artırabilirsiniz.

Botpress yazılım mühendisi Patrick, bu makalede LLM özelleştirmenin tüm ayrıntılarını açıklıyor. İşte LLM özelleştirme için en iyi önerileri:

1. İnce ayar

İnce ayar, bir modeli belirli örneklerle eğiterek, örneğin ürününüzle ilgili soruları yanıtlamada onu daha iyi hale getirmektir.

Açık kaynaklı modellerde ince ayar için mühendislik kapasitesi gerekirken, GPT-4 veya Claude gibi kapalı kaynaklı modeller API'ler üzerinden ince ayar yapılabilir; ancak bu maliyetleri artırır. İnce ayar, sabit bilgi için özellikle faydalıdır ancak gerçek zamanlı bilgi güncellemeleri için ideal değildir.

2. RAG

Bilgiye dayalı üretim (RAG), belirli soruları yanıtlamak için insan kaynakları politikaları gibi harici bilgilerin kullanılmasını ifade eder.

Gerçek zamanlı bilgiye erişmek için idealdir; örneğin bir sohbet botunun stok kontrolü için ürün kataloğuna bakması gibi. Ayrıca model üzerinde ince ayar yapma ihtiyacını ortadan kaldırır.

RAG, bilgi tabanlı sohbet botları için genellikle daha kolay ve maliyet açısından daha verimlidir, çünkü modeli sürekli güncellemek yerine güncel verileri sorgulayabilirsiniz.

3. N-shot istemler

N-shot öğrenme, tek bir LLM API çağrısında örnekler vererek yanıtların kalitesini artırmaktır.

Bir örnek eklemek (one-shot), hiç örnek vermemeye (zero-shot) göre yanıtı önemli ölçüde iyileştirir; birden fazla örnek (n-shot) kullanmak ise modeli değiştirmeden doğruluğu daha da artırır.

Ancak bu yaklaşım, modelin bağlam boyutuyla sınırlıdır ve sık kullanımı maliyetleri artırabilir; ince ayar ise n-shot örneklere olan ihtiyacı ortadan kaldırır ancak daha fazla kurulum gerektirir.

4. İstem mühendisliği

Zincirleme düşünme gibi başka istem mühendisliği teknikleri de vardır; bu tekniklerde model, yanıt vermeden önce düşüncelerini açıkça ifade etmeye zorlanır.

Bu, yanıt kalitesini artırır; ancak yanıtların uzunluğu, maliyeti ve hızı üzerinde etkisi olabilir.

Verilerinizle Eğitilmiş Bir GPT Sohbet Botu Oluşturun

GPT motorunun gücünü bir sohbet botu platformunun esnekliğiyle birleştirerek, kuruluşunuzun özel kullanım alanları için en yeni yapay zeka teknolojisini kullanabilirsiniz.

Botpress, her türlü kullanım alanı için özel GPT sohbet botları oluşturmanıza olanak tanıyan sürükle-bırak bir stüdyo sunar. Yapay zekanın sizin için çalışmasını sağlıyoruz.

Ayrıca kapsamlı bir eğitim platformumuz Botpress Academy ve ayrıntılı bir YouTube kanalımız var. Discord topluluğumuzda 20.000'den fazla bot geliştiricisi bulunuyor; böylece ihtiyacınız olan desteği her zaman alabilirsiniz.

Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.

Ya da daha fazla bilgi almak için satış ekibimizle iletişime geçin.