يعد ChatGPT ، المشتق من عائلة GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) القوية من OpenAI، نموذجًا متطورًا للذكاء الاصطناعي للمحادثة قادرًا على تقديم استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية لمختلف الأسئلة والمهام. وقد تم استخدامه على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة، مثل برامج الدردشة الآلية ، وأنظمة دعم العملاء، وإنشاء المحتوى، حيث يتمثل غرضها الأساسي في المشاركة في تفاعلات اللغة الطبيعية مع المستخدمين. بفضل أدائه الرائع في إنشاء استجابات نصية واقعية وذات صلة، أصبح ChatGPT جزءًا لا يتجزأ من العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.
لإنشاء ChatGPT مخصص يلبي متطلبات مشروعك المحددة، قم بضبط النموذج المُدرب مسبقًا على مجموعة بيانات تناسب مجال اهتمامك. يسمح هذا للنموذج بمعرفة الفروق الدقيقة في المجال المستهدف وإنشاء استجابات تتوافق بشكل أوثق مع تجربة الذكاء الاصطناعي للمحادثة المرغوبة.
نظرة عامة على GPT Builder الخاص بـ OpenAI
OpenAI's GPT Builder هي أداة تسمح لك بإنشاء مثيلات ChatGPT المخصصة الخاصة بك مع التركيز على الاحتياجات الفريدة لتطبيقك. من خلال الاستفادة من نموذج GPT القوي، يساعدك GPT Builder على ضبط النموذج الأصلي على مجموعة بيانات من اختيارك، مما يؤدي إلى تجارب الذكاء الاصطناعي للمحادثة المحسنة والمصممة خصيصًا لمشروعك.
يعمل GPT Builder على تبسيط نماذج ChatGPT المخصصة من خلال توفير إطار عمل سهل الاستخدام لمعالجة مجموعة البيانات والتدريب النموذجي والتقييم والنشر. فهو يسمح لك بتجربة التكوينات وإجراء التعديلات اللازمة لتحقيق المخرجات المطلوبة أو تحقيق التوازن بين أداء النموذج وقيود الموارد.
مصدر الصورة: الحافة
تهيئة بيئة التطوير
قبل إنشاء ChatGPT المخصص الخاص بك، من الضروري إعداد بيئة تطوير مناسبة. سيتطلب الأمر تكوينات محددة للأجهزة والبرامج:
متطلبات الأجهزة
- جهاز كمبيوتر قوي مزود بمعالج متعدد النواة وكمية كافية من ذاكرة الوصول العشوائي (32 جيجابايت كحد أدنى).
- وحدة معالجة الرسومات NVIDIA مع دعم CUDA وذاكرة VRAM بسعة 12 جيجابايت على الأقل للتدريب الفعال على النماذج والضبط الدقيق. قد يتطلب العمل مع الطرز الأكبر حجمًا وحدات معالجة رسومات أكثر قوة أو حتى إعدادات متعددة لوحدات معالجة الرسومات.
متطلبات البرنامج
قم بتثبيت مكونات البرنامج التالية على نظامك:
- بايثون 3.7 أو أعلى. تأكد من تثبيت الإصدار المناسب لنظام التشغيل الخاص بك.
- تثبيت مكتبة TensorFlow (الإصدار 2.x) مع دعم GPU. TensorFlow هي مكتبة شهيرة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي توفر نظامًا بيئيًا شاملاً للعمل مع النماذج المستندة إلى GPT.
- مكتبة OpenAI. تسمح لك حزمة Python هذه بالوصول إلى نماذج GPT وواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI واستخدامها بشكل مريح ومباشر.
- مكتبات Python الأخرى المطلوبة، مثل Numpy وPandas والطلبات، الضرورية لمعالجة البيانات ومعالجتها واستدعاءات API.
بمجرد إعداد بيئة التطوير الخاصة بك، يمكنك البدء في إنشاء مثيل ChatGPT المخصص الخاص بك باستخدام GPT Builder الخاص بـ OpenAI. في الأقسام القادمة، سنرشدك خلال الخطوات المطلوبة لتحديد مجموعة البيانات وإعدادها، وبناء النموذج وضبطه، واختبار وتقييم أدائه، ونشره للتطبيقات العملية.
اختيار وإعداد مجموعة البيانات
يعتمد نجاح نموذج ChatGPT المخصص بشكل كبير على جودة وتنوع مجموعة البيانات المستخدمة أثناء عملية الضبط الدقيق. من خلال تحديد مجموعة البيانات الصحيحة، يمكنك إنشاء نموذج يلبي متطلباتك المحددة ويقدم المستوى المطلوب من الأداء. فيما يلي الخطوات التي تساعدك على تحديد مجموعة البيانات وإعدادها لتدريب نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك.
اختر مجموعة بيانات المحادثة المناسبة
تتمثل الخطوة الأولى في تحديد مجموعة بيانات المحادثة المناسبة التي تتوافق مع أهداف مشروعك. هناك عدة خيارات عندما يتعلق الأمر باختيار مجموعة البيانات:
- مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا: يمكنك تدريب النموذج الخاص بك باستخدام مجموعات بيانات المحادثة المتاحة للجمهور مثل مجموعة بيانات Cornell Movie Dialogs Corpus أو مجموعة بيانات Persona-Chat أو مجموعة بيانات الإجابة على الأسئلة في جامعة ستانفورد (SQuAD).
- مجموعات بيانات مخصصة: بدلاً من ذلك، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات مخصصة تتوافق مع المجال الخاص بك أو حالة الاستخدام. فكر في جمع المحادثات من سجلات دردشة دعم العملاء، أو المقابلات، أو أي سياق آخر يناسب غرض نموذجك. أثناء إنشاء مجموعات البيانات هذه، تأكد من إخفاء هوية البيانات والموافقة عليها بشكل صحيح لتجنب المخاوف المتعلقة بالخصوصية والأخلاق.
- مجموعة من مجموعات البيانات: يمكنك أيضًا الجمع بين مجموعات البيانات القياسية والمخصصة لإنشاء مجموعة أكثر ثراءً وتنوعًا من المحادثات لتدريب النموذج الخاص بك.
تنظيف مجموعة البيانات ومعالجتها مسبقًا
قبل إدخال مجموعة البيانات في نموذج ChatGPT المخصص لديك، من الضروري تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا. وتتألف هذه العملية من عدة خطوات، منها:
- إزالة المحتوى أو الضوضاء غير ذات الصلة مثل الإعلانات أو الأحرف الخاصة.
- تصحيح الأخطاء النحوية والإملائية التي قد تؤدي إلى إرباك النموذج أثناء التدريب.
- تحويل النصوص إلى أحرف صغيرة للحفاظ على التوحيد.
- ترميز مجموعة البيانات الخاصة بك، وتحويلها إلى تنسيق يمكن فهمه بواسطة النموذج (على سبيل المثال، تقسيم الجمل إلى كلمات أو كلمات فرعية).
تنسيق بيانات التدريب
بعد التنظيف والمعالجة المسبقة، تحتاج إلى تنسيق مجموعة البيانات الخاصة بك وفقًا لمتطلبات GPT Builder الخاصة بـ OpenAI. عادةً، تتطلب النماذج المستندة إلى الدردشة أن يتم تنسيق المحادثة كسلسلة من عبارات المستخدم البديلة والاستجابات النموذجية. يجب وضع علامة واضحة على كل عبارة وزوج من الردود، ويجب استخدام الرموز الخاصة للإشارة إلى بداية ونهاية الجملة أو المحادثة. على سبيل المثال، إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على محادثة بين مستخدم (U) ونموذج (M)، فيمكنك تنسيقها على النحو التالي: ``` { "dialog": [ {"role": "user, {"role" : "مساعد، {"دور": "مستخدم، {"دور": "مساعد ] } ```
من خلال تحديد مجموعة البيانات الصحيحة، وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا، وتنسيقها وفقًا لمتطلبات النموذج، يمكنك إنشاء أساس قوي لبناء نموذج ChatGPT مخصص قوي ودقيق.
بناء وضبط النموذج المخصص الخاص بك
بمجرد الانتهاء من إعداد مجموعة البيانات الخاصة بك، فإن الخطوة التالية هي إنشاء وضبط ChatGPT المخصص الخاص بك باستخدام GPT Builder الخاص بـ OpenAI. توضح الخطوات التالية عملية بناء النموذج وضبطه:
تهيئة النموذج الخاص بك
ابدأ بتهيئة نموذج GPT باستخدام GPT Builder الخاص بـ OpenAI. يمكنك الاختيار من بين أحجام نماذج GPT المختلفة، مثل GPT-3 أو GPT-2 أو حتى نموذج GPT أصغر، بناءً على أدائك ومتطلبات الموارد.
قم بتحميل أوزان النماذج المدربة مسبقًا
قم بتحميل أوزان النماذج المدربة مسبقًا من نموذج GPT الخاص بـ OpenAI. لقد تم تدريب هذه الأوزان على مليارات المدخلات النصية، وهي تمثل نقطة انطلاق قوية لنموذجك المخصص.
إعداد الإعداد التدريب
قبل ضبط نموذج ChatGPT المخصص لديك، قم بإعداد بيئة التدريب عن طريق تحديد معلمات التدريب الضرورية والمعلمات الفائقة، مثل:
- حجم الدفعة: عدد الأمثلة التدريبية المستخدمة لكل تحديث لأوزان النموذج.
- معدل التعلم: حجم الخطوة المستخدم لتحسين أوزان النموذج.
- عدد العصور: عدد مرات تكرار حلقة التدريب عبر مجموعة البيانات بأكملها.
قم بضبط النموذج المخصص الخاص بك
بعد أن أصبح إعداد التدريب الخاص بك جاهزًا، قم بضبط نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك على مجموعة البيانات المعدة لديك باستخدام GPT Builder. تقوم هذه العملية بتحديث أوزان النموذج بناءً على الأنماط الموجودة في مجموعة البيانات الخاصة بك، مما يجعل ChatGPT مصممًا خصيصًا لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.
التكرار والتحسين
يعد ضبط نموذج ChatGPT الخاص بك عملية متكررة. راقب مقاييس أداء النموذج الخاص بك، مثل الحيرة أو الخسارة، واضبط المعلمات الفائقة حسب الحاجة. قد تحتاج إلى تجربة معدلات تعلم وأحجام دفعات مختلفة أو حتى معالجة مجموعة البيانات الخاصة بك مسبقًا بشكل مختلف لتحقيق نتائج أفضل.
من خلال إنشاء نموذج ChatGPT المخصص وضبطه بشكل دقيق، يمكنك إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي للمحادثة يقدم استجابات خاصة بالمجال وذات صلة كبيرة ودقيقة لمستخدميك.
اختبار وتقييم النموذج
بعد إنشاء نموذج ChatGPT المخصص وضبطه بشكل دقيق، يعد اختبار وتقييم أدائه أمرًا بالغ الأهمية. وهذا يضمن أن النموذج يقدم استجابات عالية الجودة ويتوافق مع أهداف مشروعك. فيما يلي بعض الخطوات التي يمكنك اتباعها لاختبار نموذجك وتقييمه:
استخدم مقاييس التقييم
يمكن استخدام مقاييس التقييم الكمي، مثل BLEU أو ROUGE أو METEOR، لتقييم جودة الاستجابات التي تم إنشاؤها في النموذج الخاص بك. تقارن هذه المقاييس التشابه بين استجابات النموذج الخاص بك والاستجابات المرجعية التي أنشأها الإنسان. على الرغم من أن هذه المقاييس مفيدة لقياس أداء النموذج الخاص بك، إلا أنها قد لا تلتقط دائمًا الفروق الدقيقة والأهمية السياقية للاستجابات.
إجراء اختبار في العالم الحقيقي
يمكن أن يوفر نشر نموذج ChatGPT المخصص داخل بيئة خاضعة للرقابة رؤى قيمة حول أدائه في العالم الحقيقي. تفاعل مع النموذج، واطرح أسئلة أو بيانات أو سيناريوهات مختلفة، وقم بتحليل جودة إجاباته وأهميتها ودقتها.
إجراء التقييمات اليدوية
في بعض الأحيان، يمكن أن يقدم التقييم اليدوي بواسطة خبراء المجال أو المستخدمين المستهدفين رؤى قيمة حول أداء النموذج. يمكن أن تساعدك هذه التقييمات في الكشف عن أي تناقضات قد تكون المقاييس الآلية قد فاتتها. ويمكنه أيضًا تسليط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى مزيد من التحسين أو التحسين.
التكرار والتحسين
استنادًا إلى التعليقات والنتائج التي تم جمعها أثناء مرحلة الاختبار والتقييم، يمكنك التكرار على نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك عن طريق ضبط إعداد التدريب أو مجموعة البيانات أو معلمات التدريب حسب الحاجة. تذكر أن إنشاء نموذج ChatGPT مخصص عالي الأداء يتطلب تكرارات وتحسينات مستمرة.
من خلال اختبار نموذجك وتقييمه وتحسينه بشكل شامل، يمكنك التأكد من توافقه بشكل وثيق مع متطلباتك وتقديم تجربة محادثة استثنائية لمستخدميك. وإذا كنت تخطط لدمج ChatGPT المخصص في حلول البرامج الخاصة بك، فإن الأنظمة الأساسية مثل AppMaster تجعل من السهل القيام بذلك من خلال واجهاتها سهلة الاستخدام التي لا تحتوي على تعليمات برمجية.
نشر ChatGPT المخصص
بعد إنشاء نموذج ChatGPT المخصص وضبطه بشكل دقيق، من الضروري نشره بفعالية حتى يتمكن المستخدمون من الوصول إليه والتفاعل معه. اتبع هذه الخطوات لنشر نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك:
- اختر بيئة استضافة: يمكنك استضافة النموذج الخاص بك على خادم محلي أو في السحابة باستخدام خدمات مثل Google Cloud Platform (GCP) أو Amazon Web Services (AWS) أو Microsoft Azure . ضع في اعتبارك متطلبات مشروعك واحتياجات قابلية التوسع والميزانية عند اختيار بيئة الاستضافة الخاصة بك.
- تكوين الخادم: قم بإنشاء وتكوين بيئة الخادم لتشغيل ChatGPT المخصص. يتضمن هذا غالبًا تثبيت تبعيات البرامج الضرورية، وإعداد الخادم بالتكوينات المناسبة، وتأمين الخادم بآليات المصادقة والتشفير.
- تحميل النموذج: انقل نموذج ChatGPT المخصص إلى بيئة الاستضافة التي اخترتها، إما عبر بروتوكول نقل الملفات الآمن (SFTP) أو باستخدام خدمة تخزين الكائنات الخاصة بموفر السحابة (على سبيل المثال، Google Cloud Storage، أو Amazon S3، أو Azure Blob Storage).
- كشف النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات: قم بإنشاء واجهة برمجة تطبيقات للتعامل مع طلبات المستخدمين واسترداد الاستجابات من النموذج. يمكن تحقيق ذلك من خلال أطر عمل قياسية مثل FastAPI أو Django أو Flask للتطبيقات المستندة إلى Python. اختبر وظائف واجهة برمجة التطبيقات (API) قبل المتابعة لضمان التكامل المناسب.
- مراقبة الأداء: قم بمراقبة أداء النموذج الخاص بك واستخدام الموارد ووقت التشغيل بشكل منتظم من خلال أدوات مراقبة الخادم والبرامج النصية المخصصة. قم بإعداد التنبيهات لإعلامك في حالة حدوث مشكلات مثل الاستهلاك المفرط للموارد، أو انقطاع الخدمة، أو الحالات الشاذة في سلوك النموذج.
- الصيانة والتحديثات: تأكد من تحديث بيئة الخادم الخاص بك وتطبيقات النماذج عن طريق تحديث تبعيات البرامج وتصحيحات الأمان بشكل دوري وتحسين نموذج ChatGPT المخصص بانتظام بناءً على تعليقات المستخدمين وبيانات الأداء.
دمج النموذج مع التطبيقات الخارجية
بمجرد نشر ChatGPT المخصص الخاص بك والوصول إليه عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، يمكنك دمجه مع التطبيقات الخارجية، مثل برامج الدردشة الآلية أو أنظمة دعم العملاء أو منصات إدارة المحتوى. فيما يلي بعض النصائح حول دمج ChatGPT المخصص في التطبيقات الخارجية:
- الاستفادة من بنيات المكونات الإضافية الحالية: توفر العديد من التطبيقات الخارجية إمكانات المكونات الإضافية لتوسيع وظائفها. قم بتطوير مكونات إضافية مخصصة لهذه الأنظمة الأساسية التي تتفاعل مع واجهة برمجة تطبيقات ChatGPT المخصصة الخاصة بك لتوفير تكامل سلس مع الحد الأدنى من التعديلات على النظام الحالي.
- التكامل مع أطر عمل chatbot: قم بتنفيذ نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك ضمن أطر عمل chatbot الشائعة، مثل Microsoft Bot Framework أو Dialogflow أو Rasa، باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية الخاصة بها أو إنشاء عمليات تكامل مخصصة. سيسمح هذا لروبوت الدردشة بالاستفادة من إمكانيات نموذج ChatGPT المخصص لديك.
- الاتصال بأنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة دعم العملاء: قم بدمج نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) ومنصات دعم العملاء مثل Zendesk أو Salesforce، باستخدام واجهات برمجة التطبيقات أو الموصلات المخصصة، لتمكين ميزات الذكاء الاصطناعي للمحادثة المتقدمة، مثل معالجة الحالات وحل التذاكر .
- تجاوز التفاعلات القائمة على النص: قم بتضخيم قدرات ChatGPT المخصصة الخاصة بك عن طريق ربطها بالمنصات الصوتية، مثل Amazon Alexa أو Google Assistant، واستخدام وظائف تحويل الكلام إلى نص وتحويل النص إلى كلام لتمكين التفاعلات الصوتية مع المستخدمين .
- التكامل مع AppMaster: باستخدام النظام الأساسي لـ AppMaster no-code ، يمكنك دمج نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك بسلاسة مع التطبيقات المبنية على النظام الأساسي للتنفيذ المبسط للذكاء الاصطناعي للمحادثة في حلول البرامج الخاصة بك. يعمل هذا على تبسيط دمج واجهات الدردشة والعناصر التفاعلية داخل تطبيقاتك.
تحسين النموذج الخاص بك للحصول على أداء أفضل
يعد التحسين المستمر أمرًا ضروريًا لتحقيق أقصى استفادة من نموذج ChatGPT المخصص لديك. استخدم هذه الاستراتيجيات لتحسين نموذج ChatGPT المخصص لديك للحصول على أداء أفضل:
- مراقبة تعليقات المستخدمين: انتبه جيدًا لتعليقات المستخدمين واستجاباتهم الناتجة عن نموذج ChatGPT المخصص. حدد المجالات التي قد يحتاج فيها نموذجك إلى تحسينات، واستخدم هذه المعلومات لتوجيه المزيد من الضبط الدقيق لمجموعة البيانات الخاصة بك.
- ضبط المعلمات الفائقة: قم بتجربة تغيير المعلمات الفائقة، مثل معدل التعلم وحجم الدفعة وعدد فترات التدريب، للعثور على التكوين الأمثل لنموذج ChatGPT المخصص الخاص بك. يمكن أن يؤدي الضبط الدقيق للمعلمات الفائقة إلى تحسين أداء وكفاءة النموذج الخاص بك.
- تنفيذ تقليم النموذج: قم بتقليل حجم وتعقيد نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك عن طريق تقليم الاتصالات والمعلمات (الأوزان) غير الضرورية داخل بنية النموذج. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل التكلفة الحسابية واستخدام الموارد مع الحفاظ على الأداء والمخرجات عالية الجودة.
- الاستفادة من التكميم: يمكن لتقنيات التكميم تحسين النموذج الخاص بك بشكل أكبر عن طريق تقليل دقة الأوزان وعمليات التنشيط في النموذج دون المساس بالأداء بشكل كبير. قد يؤدي ذلك إلى تحسين الأداء وتقليل زمن الوصول وتقليل استهلاك الموارد.
- إجراء اختبار في العالم الحقيقي: اختبر النموذج الخاص بك باستخدام بيانات وسيناريوهات من العالم الحقيقي للكشف عن التحسينات والتحسينات الجديدة. وهذا يضمن أن يظل نموذج ChatGPT المخصص الخاص بك محدثًا ويحقق المستوى المطلوب من الدقة والموثوقية.
باتباع هذه الإرشادات، يمكنك تحسين أداء وإمكانيات نموذج ChatGPT المخصص لديك بشكل أكبر، مما يضمن أنه يلبي احتياجات المستخدمين والتطبيقات لديك بشكل موثوق.
الخلاصة والخطوات التالية
في هذا الدليل، قدمنا نظرة عامة حول إنشاء ChatGPT المخصص الخاص بك باستخدام GPT Builder الخاص بـ OpenAI. من خلال إنشاء نموذج مخصص للذكاء الاصطناعي للمحادثة، يمكنك تحقيق أداء محسن وفهم أكثر دقة لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك. كخطوة تالية، يجب أن تتعرف على الموضوعات الأساسية مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وتقييم النماذج للحصول على فهم متعمق للمفاهيم الأساسية. قم بتكرار وتحسين ChatGPT المخصص الخاص بك باستمرار لزيادة فعاليته إلى أقصى حد وضبط قدراته لخدمة متطلبات مشروعك بشكل أفضل.
بالإضافة إلى ذلك، فكر في استكشاف نماذج الذكاء الاصطناعي للمحادثة الأخرى وبدائل إطار العمل للحصول على منظور أوسع حول التقنيات المتاحة في هذا المجال. تفاعل مع مجتمع المصادر المفتوحة للتعلم من تجاربهم والاستفادة من معرفتهم في ضبط وتحسين ChatGPT المخصص الخاص بك.
أخيرًا، فكر في استخدام منصات مثل AppMaster ، وهي أداة قوية no-code لإنشاء تطبيقات الويب والجوال والواجهة الخلفية، لدمج ChatGPT المخصص في مشاريعك بسلاسة. سيسمح لك هذا بالاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي للمحادثة في جوانب مختلفة من حلول البرامج الخاصة بك، مما يوفر تجربة مستخدم محسنة وتحسين أداء التطبيق الخاص بك.
من خلال النهج الصحيح والرغبة في التجربة، يمكنك إنشاء ChatGPT مخصص قوي يخدم احتياجاتك الفريدة ويساعد مشروعك على التميز في عالم الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المتطور باستمرار.
