Обучение ChatGPT на собственных данных Руководство для разработчиков программного обеспечения

Руководство для разработчиков программного обеспечения Основы обучения ChatGPT на собственных данных

Запуск ChatGPT от OpenAI стал революционным событием в области разговорного искусственного интеллекта AI. Хотя он впечатляет сразу после установки, возможности ChatGPT ограничены своими фиксированными тренировочными данными на 2021 год. Для разработчиков программного обеспечения и технологических компаний ключевым моментом является тренировка ChatGPT на специальных наборах данных для создания настроенных помощников по искусственному интеллекту, которые развиваются вместе с вашим бизнесом.

В этом исчерпывающем руководстве мы рассмотрим лучшие практики для команд разработчиков программного обеспечения по тренировке настраиваемых моделей ChatGPT с использованием таких техник, как тонкая настройка и интерактивное чтение MEMWALKER.

Преодоление ограничений основного тренирования ChatGPT

Как краткое введение, ChatGPT была предварительно обучена OpenAI на огромном наборе данных пообщей информации, включая Википедию, книги, веб-сайты и другие источники. Тем не менее, в связи с тем, что эти тренировочные данные были заморожены в 2021 году, у ChatGPT есть некоторые естественные слабости:

• Отсутствие информации о недавних событиях или новых темах после 2021 года.
• Ограниченная экспертиза в областях, выходящих за рамки общих предметных областей, таких как история и литература.
• Отсутствие личной памяти на основе диалогов.
• Трудность поддержания контекста в длинных диалогах.

Эти ограничения прямо следуют из фиксированного набора данных ChatGPT, который не содержит актуальных и специализированных знаний. Путем тренировки ChatGPT на ваших собственных составленных наборах данных вы можете создать версию, настроенную под вашу отрасль, предметную область и бизнес-потребности.

• Расширенный анализ данных с GPT4 Картирование европейских тенденций в туризме
• Топ-10 онлайн-курсов по науке о данных в США
• Первая сверхновая, обнаруженная искусственным интеллектом

Основные подходы к тренировке моделей ChatGPT

Команды разработчиков программного обеспечения могут использовать несколько основных техник для настройки ChatGPT:

Тонкая настройка на составленных наборах данных

Один из простых подходов – сбор соответствующих текстов, таких как документы, электронные письма, руководства и т. д., для настройки модели ChatGPT. Процесс включает в себя:

• Составление настраиваемого набора данных: Соберите тексты, охватывающие темы и знания, которые вы хотите, чтобы ChatGPT изучал.
• Очистка и предварительная обработка: Приведите данные к стандартному формату. Анонимизируйте любую конфиденциальную информацию.
• Тонкая настройка модели: Используйте API, например Anthropic, для загрузки вашего набора данных и дальнейшей тренировки ChatGPT с использованием обратного распространения.

Тонкая настройка позволяет внедрить вашу узкую экспертизу в ChatGPT.

Интерактивное чтение с MEMWALKER

Для длинных текстов, используя продвинутые техники, такие как MEMWALKER, можно обеспечить более эффективную обработку контекста во время тренировки. MEMWALKER состоит из двух фаз:

• Построение дерева памяти: Длинные тексты разбиваются на сегменты. Каждый сегмент аннотируется, формируя структуру дерева.

• Навигация по дереву: При ответе на вопрос ИИ перемещается по дереву, собирая соответствующую информацию из узлов.

Этот подход позволяет сохранять контекст в длинных примерах.

Поиск дополнений

Вы также можете использовать поиск дополнений, индексируя ваш набор данных и комбинируя поиск с ChatGPT. Это позволяет обратиться к большим объемам специализированных данных во время работы.

• Создайте векторный индекс: Проиндексируйте вашу коллекцию настраиваемых текстов для семантического поиска.
• Интегрируйте поиск: При обращении к ChatGPT сначала предоставьте соответствующие тексты из индекса.
• Сгенерируйте ответы: Заставьте ChatGPT использовать эти тексты для формирования своих ответов.

Вместе эти техники позволяют значительно настроить знания ChatGPT. Затем мы рассмотрим шаги для тренировки вашей собственной модели.

Собираем все вместе: Как тренировать ваш ChatGPT

Давайте пройдем практическое руководство по обучению модели вашего собственного ChatGPT, подходящей для вашего случая использования:

1. Соберите и подготовьте свои обучающие данные

• Составьте разнообразный набор текстовых материалов, связанных с вашей отраслью или темами. Соберите информацию с соответствующих веб-сайтов, соберите документацию о продукте, создайте настраиваемые статьи и т. д.
• Очистите данные, удалив дубликаты текстов, исправив проблемы с форматированием и анонимизируйте любую конфиденциальную информацию.
• Разделите свой набор данных на обучающую, проверочную и тестовую подгруппы.

2. Загрузите свои данные на платформу искусственного интеллекта

• Используйте платформу, такую ​​как Anthropic или Cohere, чтобы загрузить свои наборы данных. Убедитесь, что правильно пометили разделение данных.
• Выберите архитектуру модели ChatGPT, такую ​​как Claude, или модель GPT-3 в качестве базы.

3. Выполните дополнительное обучение

• Дообучите базовую модель на обучающей подгруппе с использованием градиентного спуска. Проверяйте на наборе данных для разработки.
• Рассмотрите возможность использования таких техник, как MEMWALKER для обработки длинных текстов.
• Для Augmentations with Retrieval индексируйте тексты и внедрите семантический поиск.

4. Оцените ваш пользовательский чат-бот

• Проверьте вашу особо обученную модель на тестовой подгруппе и реальных разговорах.
• Проанализируйте способность модели воспроизводить ключевые концепции, ее соответствие и логичность в разговоре.
• Постоянно совершенствуйте модель, собирая больше данных о ее недостатках и повторно обучая ее.

5. Разверните свою модель

• Когда вы удовлетворены результатами, разверните вашу настраиваемую ChatGPT через API, предоставленные платформами искусственного интеллекта.
• Настройте производственные экземпляры и интегрируйте их в ваши приложения и рабочие процессы бизнеса.
• Отслеживайте и поддерживайте модель, повторно обучая ее при необходимости на новых данных.

Реальные применения настраиваемых чат-ботов

Существует бесконечное количество возможностей применения особо обученных моделей ChatGPT в бизнесе:

• Боты технической поддержки клиентов: Обучайте их на документации продукта, руководствах и часто задаваемых вопросах.
• Боты для анализа отрасли: Учитывайте отчеты о прибыли, пресс-релизы и статьи, чтобы отвечать на финансовые вопросы.
• Боты для области специализации: Обучайте их медицине, праву, инженерии и т. д., используя учебники и научные статьи.
• Корпоративные боты для культуры: Помогите новым сотрудникам адаптироваться, обучив их на внутренних вики, руководствах и истории переписки.

Как видите, практически любая отрасль или узкая область может получить пользу от настраиваемого, компетентного помощника в виде ChatGPT. Настройка позволяет значительно улучшить способность вести более релевантные разговоры, соответствующие вашим целям использования.

Будущее обучения больших AI-моделей

Методы, такие как интерактивное чтение, указывают на более естественную обработку контекста в больших языковых моделях. по мере увеличения размеров больших языковых моделей станет важным сокращение их потребления данных. Эффективное кодирование информации также позволяет использовать более специализированные знания по узким областям.

Для команд разработчиков программного обеспечения изучение эффективных методов обучения и настройки моделей, таких как ChatGPT, открывает огромные возможности. В сочетании с техниками, такими как выполнение извлечений более точных результатов, мы постепенно движемся к созданию искусственного интеллекта, способного вести глубокие разговоры на широкий спектр тем. Нас ждут увлекательные времена, поскольку модели становятся все более интеллектуальными!

Надеюсь, это руководство помогло вам понять продуктивные методики обучения вашего собственного бота ChatGPT. С правильными данными и эффективными методами обучения вы можете создать настраиваемые разговорные агенты, специализированные для вашего программного бизнеса и разработчиков.