Làm thế nào để huấn luyện mô hình GPT của riêng tôi?

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, ngày càng dễ dàng hơn cho cá nhân xây dựng chatbot GPT của riêng mình.

Mô hình transformer được huấn luyện trước của OpenAI – nền tảng của ChatGPT – đã trở thành nguồn lực cho những ai muốn xây dựng tác nhân AI và phần mềm của riêng mình.

Việc học cách tùy chỉnh tác nhân GPT của bạn cho phép bạn tận dụng những công nghệ mạnh mẽ nhất hiện nay cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Hãy cùng bắt đầu.

GPT model là gì?

Mô hình GPT (generative pre-trained transformer) là một loại mô hình ngôn ngữ tiên tiến do OpenAI phát triển. Nó sử dụng các kỹ thuật học sâu để hiểu và tạo ra văn bản giống như con người.

Các mô hình GPT được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, viết nội dung và thậm chí lập trình.

Những mô hình này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như chatbot AI, tạo nội dung và dịch thuật.

Các mô hình GPT đã được ứng dụng thực tế làm nền tảng cho chatbot hỗ trợ khách hàng, tác nhân tạo khách hàng tiềm năng và công cụ nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực. Những chatbot AI này xuất hiện ở khắp nơi trên mạng, từ y tế và thương mại điện tử đến khách sạn và bất động sản.

Ai có thể huấn luyện mô hình GPT?

Huấn luyện một mô hình GPT là công việc đòi hỏi nhiều nhân lực và tài nguyên. Thông thường, bạn cần một đội ngũ có nguồn tài trợ phía sau – như viện nghiên cứu, công ty lớn hoặc trường đại học – để có đủ nguồn lực huấn luyện mô hình GPT.

Tuy nhiên, việc huấn luyện chatbot GPT của riêng cá nhân hoặc doanh nghiệp lại dễ tiếp cận hơn nhiều. Khi huấn luyện chatbot GPT thay vì mô hình, bạn vẫn có được sức mạnh của mô hình GPT nhưng dễ dàng tùy chỉnh theo nhu cầu.

Mô hình GPT được huấn luyện như thế nào?

Để tự huấn luyện mô hình GPT, bạn cần chuẩn bị – cả về tài chính lẫn các mặt khác – để sử dụng phần cứng mạnh và đầu tư nhiều thời gian hoàn thiện thuật toán.

Một mô hình GPT được tạo ra từ quá trình huấn luyện trước, và có thể được chuyên biệt hóa hơn nữa bằng tinh chỉnh. Tuy nhiên, bạn cũng có thể xây dựng chatbot GPT tùy chỉnh mà không cần tinh chỉnh, vì đây là quá trình phức tạp và tốn kém.

Huấn luyện trước

Huấn luyện trước là quá trình tốn nhiều thời gian và tài nguyên – hiện tại chỉ các doanh nghiệp lớn mới có thể thực hiện. Nếu bạn xây dựng chatbot GPT của riêng mình, bạn sẽ không thực hiện huấn luyện trước.

Huấn luyện trước diễn ra khi một nhóm phát triển huấn luyện mô hình để dự đoán chính xác từ tiếp theo trong một câu có ngữ điệu tự nhiên. Sau khi mô hình được huấn luyện trên lượng lớn văn bản, nó có thể dự đoán chính xác hơn các từ nên xuất hiện tiếp theo trong câu.

Nhóm phát triển bắt đầu bằng cách thu thập một bộ dữ liệu khổng lồ. Sau đó, mô hình được huấn luyện để phân tích dữ liệu bằng cách chia nhỏ văn bản thành các từ hoặc phần từ, gọi là token.

Đây là lý do có chữ 'T' trong GPT: việc xử lý và phân tích văn bản này được thực hiện bởi một kiến trúc mạng nơ-ron gọi là transformer.

Kết thúc giai đoạn huấn luyện trước, mô hình hiểu ngôn ngữ ở mức tổng quát, nhưng chưa chuyên về lĩnh vực cụ thể nào.

Tinh chỉnh

Nếu bạn là doanh nghiệp với bộ dữ liệu lớn, tinh chỉnh có thể là lựa chọn phù hợp.

Tinh chỉnh là quá trình huấn luyện mô hình trên một bộ dữ liệu cụ thể, để nó trở thành chuyên gia trong một chức năng nhất định.

Bạn có thể huấn luyện mô hình với:

• Văn bản y tế, để nó có thể chẩn đoán các tình trạng phức tạp tốt hơn
• Văn bản pháp lý, để nó có thể soạn thảo tài liệu pháp lý chất lượng cao trong một khu vực pháp lý cụ thể
• Kịch bản chăm sóc khách hàng, để nó biết các vấn đề khách hàng của bạn thường gặp phải

Sau khi tinh chỉnh, chatbot GPT của bạn vừa có năng lực ngôn ngữ từ huấn luyện trước, vừa được chuyên biệt cho trường hợp sử dụng của bạn.

Tuy nhiên, tinh chỉnh không phải là giải pháp phù hợp cho nhiều dự án chatbot GPT. Bạn không cần tinh chỉnh nếu chỉ muốn tùy chỉnh chatbot.

Thực tế, bạn chỉ nên tinh chỉnh chatbot GPT nếu có bộ dữ liệu rất lớn và liên quan (như bản ghi cuộc gọi chăm sóc khách hàng của doanh nghiệp lớn). Nếu dữ liệu không đủ lớn, việc tinh chỉnh sẽ không xứng đáng với chi phí và thời gian bỏ ra.

May mắn thay, các kỹ thuật prompt nâng cao và RAG (retrieval-augmented generation) gần như luôn đủ để tùy chỉnh chatbot GPT – ngay cả khi bạn triển khai cho hàng nghìn khách hàng.

3 cách tùy chỉnh LLM

Dù có phải là GPT hay không, việc tùy chỉnh LLM mang lại nhiều lợi ích: giữ dữ liệu riêng tư, giảm chi phí cho các nhiệm vụ cụ thể và nâng cao chất lượng câu trả lời cho trường hợp sử dụng của bạn.

Kỹ sư phần mềm Botpress Patrick giải thích chi tiết về cách tùy chỉnh LLM trong bài viết này. Dưới đây là những gợi ý hàng đầu của anh ấy về tùy chỉnh LLM:

1. Tinh chỉnh

Tinh chỉnh là huấn luyện mô hình với các ví dụ cụ thể để nó xuất sắc trong một nhiệm vụ nhất định, như trả lời câu hỏi về sản phẩm của bạn.

Các mô hình mã nguồn mở cần kỹ năng kỹ thuật để tinh chỉnh, còn mô hình mã nguồn đóng như GPT-4 hoặc Claude có thể tinh chỉnh qua API, nhưng sẽ tăng chi phí. Tinh chỉnh đặc biệt hữu ích cho kiến thức tĩnh nhưng không phù hợp với cập nhật thông tin theo thời gian thực.

2. RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) là việc sử dụng thông tin bên ngoài, như tài liệu chính sách nhân sự, để trả lời các câu hỏi cụ thể.

Cách này lý tưởng để truy cập thông tin thời gian thực, ví dụ chatbot kiểm tra tồn kho sản phẩm, và không cần tinh chỉnh mô hình.

RAG thường dễ bảo trì và tiết kiệm chi phí hơn cho chatbot dựa trên kiến thức, vì bạn có thể truy vấn dữ liệu mới nhất mà không cần cập nhật mô hình liên tục.

3. N-shot prompting

N-shot learning là việc cung cấp các ví dụ trong một lần gọi API LLM để cải thiện chất lượng câu trả lời.

Thêm một ví dụ (one-shot) giúp cải thiện đáng kể câu trả lời so với không có ví dụ (zero-shot), còn dùng nhiều ví dụ (n-shot) sẽ tăng độ chính xác mà không cần thay đổi mô hình.

Tuy nhiên, phương pháp này bị giới hạn bởi dung lượng ngữ cảnh của mô hình, và sử dụng thường xuyên có thể tăng chi phí; tinh chỉnh có thể loại bỏ nhu cầu dùng ví dụ n-shot nhưng cần nhiều thời gian thiết lập hơn.

4. Kỹ thuật thiết kế prompt

Có nhiều kỹ thuật thiết kế prompt khác, như chain-of-thought, buộc mô hình phải suy nghĩ ra tiếng trước khi đưa ra câu trả lời.

Cách này nâng cao chất lượng câu trả lời, nhưng đổi lại thời gian phản hồi dài hơn, chi phí cao hơn và tốc độ chậm hơn.

Tạo Chatbot GPT được huấn luyện trên dữ liệu của bạn

Kết hợp sức mạnh của GPT với sự linh hoạt của nền tảng chatbot giúp bạn ứng dụng công nghệ AI mới nhất cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh của tổ chức.

Botpress cung cấp một studio kéo và thả cho phép bạn xây dựng chatbot GPT tùy chỉnh cho bất kỳ mục đích nào. Chúng tôi giúp bạn tận dụng AI theo bất kỳ cách nào bạn muốn triển khai.

Chúng tôi có nền tảng đào tạo mạnh mẽ, Botpress Academy, cùng kênh YouTube chi tiết. Discord của chúng tôi có hơn 20.000 người xây dựng bot, bạn luôn nhận được sự hỗ trợ cần thiết.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Hoặc liên hệ đội ngũ kinh doanh của chúng tôi để biết thêm chi tiết.