ChatGPT , dérivé de la puissante famille GPT (Generative Pretrained Transformer) d'OpenAI, est un modèle d'IA conversationnelle de pointe capable de fournir des réponses de type humain à diverses questions et tâches. Il a été largement utilisé dans diverses applications, telles que les chatbots , les systèmes de support client et la génération de contenu, son objectif principal étant d'engager des interactions en langage naturel avec les utilisateurs. Grâce à ses performances remarquables dans la génération de réponses textuelles réalistes et pertinentes, ChatGPT est devenu une partie intégrante de nombreux systèmes d'IA modernes.
Pour créer un ChatGPT personnalisé qui répond aux exigences spécifiques de votre projet, affinez le modèle pré-entraîné sur un ensemble de données qui correspond à votre domaine d'intérêt. Cela permet au modèle d'apprendre les nuances du domaine cible et de générer des réponses qui correspondent plus étroitement à l'expérience d'IA conversationnelle souhaitée.
Présentation du générateur GPT d'OpenAI
GPT Builder d'OpenAI est un outil qui vous permet de créer vos propres instances ChatGPT personnalisées en vous concentrant sur les besoins uniques de votre application. En tirant parti du puissant modèle GPT, GPT Builder vous aide à affiner le modèle d'origine sur un ensemble de données de votre choix, produisant ainsi des expériences d'IA conversationnelle optimisées spécifiquement adaptées à votre projet.
GPT Builder rationalise la personnalisation des modèles ChatGPT en fournissant un cadre facile à utiliser pour la gestion des ensembles de données, la formation, l'évaluation et le déploiement des modèles. Il vous permet d'expérimenter des configurations et d'effectuer les ajustements nécessaires pour obtenir le résultat souhaité ou équilibrer les performances du modèle et les contraintes de ressources.
Source de l'image : The Verge
Configuration de l'environnement de développement
Avant de créer votre ChatGPT personnalisé, il est crucial de configurer un environnement de développement approprié. Cela nécessitera la mise en place de configurations matérielles et logicielles spécifiques :
Exigences matérielles
- Un ordinateur puissant doté d'un processeur multicœur et d'une quantité de RAM suffisante (32 Go minimum).
- Un GPU NVIDIA avec prise en charge CUDA et au moins 12 Go de VRAM pour une formation et un réglage efficace des modèles. Travailler avec des modèles plus grands peut nécessiter des GPU plus puissants ou même des configurations multi-GPU.
Logiciels requis
Installez les composants logiciels suivants sur votre système :
- Python 3.7 ou supérieur. Assurez-vous d'installer la version appropriée pour votre système d'exploitation.
- Une installation de la bibliothèque TensorFlow (version 2.x) avec support GPU. TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source populaire qui fournit un écosystème complet pour travailler avec des modèles basés sur GPT.
- Bibliothèque OpenAI. Ce package Python vous permet d'accéder et d'utiliser les modèles et API GPT d'OpenAI de manière pratique et simple.
- Autres bibliothèques Python requises, telles que Numpy, Pandas et requêtes, nécessaires à la manipulation, au traitement et aux appels d'API des données.
Une fois votre environnement de développement configuré, vous pouvez commencer à créer votre instance ChatGPT personnalisée à l'aide du GPT Builder d'OpenAI. Dans les sections à venir, nous vous guiderons à travers les étapes nécessaires pour sélectionner et préparer l'ensemble de données, créer et affiner le modèle, tester et évaluer ses performances, et le déployer pour des applications pratiques.
Sélection et préparation de l'ensemble de données
Le succès de votre modèle ChatGPT personnalisé dépend fortement de la qualité et de la diversité de l'ensemble de données utilisé lors du processus de réglage fin. En sélectionnant le bon ensemble de données, vous pouvez créer un modèle qui répond à vos besoins spécifiques et offre le niveau de performance souhaité. Vous trouverez ci-dessous les étapes pour vous aider à sélectionner et préparer l'ensemble de données pour entraîner votre modèle ChatGPT personnalisé.
Choisissez le bon ensemble de données conversationnelles
La première étape consiste à identifier un ensemble de données conversationnelles approprié qui correspond aux objectifs de votre projet. Il existe plusieurs options lorsqu'il s'agit de sélectionner l'ensemble de données :
- Ensembles de données préexistants : vous pouvez entraîner votre modèle à l'aide d'ensembles de données conversationnelles accessibles au public, tels que le Cornell Movie Dialogs Corpus, l'ensemble de données Persona-Chat ou l'ensemble de données de réponse aux questions de Stanford (SQuAD).
- Ensembles de données personnalisés : vous pouvez également créer un ensemble de données personnalisé qui correspond à votre domaine ou cas d'utilisation. Pensez à collecter des conversations à partir des journaux de discussion du support client, des entretiens ou de tout autre contexte correspondant à l'objectif de votre modèle. Lors de la création de tels ensembles de données, assurez-vous que les données sont anonymisées et correctement consenties pour éviter les problèmes de confidentialité et d'éthique.
- Combinaison d'ensembles de données : vous pouvez également combiner des ensembles de données standard et personnalisés pour créer un ensemble de conversations plus riche et plus diversifié pour entraîner votre modèle.
Nettoyer et prétraiter l'ensemble de données
Avant d'introduire l'ensemble de données dans votre modèle ChatGPT personnalisé, il est essentiel de nettoyer et de prétraiter les données. Ce processus comporte plusieurs étapes, notamment :
- Suppression du contenu ou des bruits non pertinents tels que des publicités ou des caractères spéciaux.
- Correction des fautes de grammaire et d'orthographe, qui pourraient confondre le modèle lors de la formation.
- Conversion des textes en minuscules pour maintenir l'uniformité.
- Tokeniser votre ensemble de données, en le convertissant dans un format compréhensible par le modèle (par exemple, diviser les phrases en mots ou sous-mots).
Formater les données d'entraînement
Après le nettoyage et le prétraitement, vous devez formater votre ensemble de données conformément aux exigences de GPT Builder d'OpenAI. En règle générale, les modèles basés sur le chat nécessitent qu'une conversation soit formatée sous la forme d'une séquence d'instructions utilisateur alternées et de réponses de modèle. Chaque paire d'énoncés et de réponses doit être clairement étiquetée et des jetons spéciaux doivent être utilisés pour indiquer le début et la fin d'une phrase ou d'une conversation. Par exemple, si votre ensemble de données contient une conversation entre un utilisateur (U) et un modèle (M), vous pouvez le formater comme ceci : ``` { "dialog": [ {"role": "user, {"role" : "assistant, {"role": "utilisateur, {"role": "assistant ] } ```
En sélectionnant le bon ensemble de données, en le nettoyant et en le prétraitant, et en le formatant selon les exigences du modèle, vous pouvez créer une base solide pour créer un modèle ChatGPT personnalisé puissant et précis.
Création et réglage fin de votre modèle personnalisé
Une fois que vous avez préparé votre ensemble de données, l'étape suivante consiste à créer et à affiner votre ChatGPT personnalisé à l'aide du générateur GPT d'OpenAI. Les étapes suivantes décrivent le processus de création et de réglage du modèle :
Initialisez votre modèle
Commencez par initialiser le modèle GPT avec GPT Builder d'OpenAI. Vous pouvez choisir entre différentes tailles de modèle GPT, telles que GPT-3 , GPT-2 ou même un modèle GPT plus petit, en fonction de vos performances et de vos besoins en ressources.
Charger les poids du modèle pré-entraîné
Chargez les poids du modèle pré-entraîné à partir du modèle GPT d'OpenAI. Ces pondérations ont été entraînées sur des milliards de saisies de texte et constituent un point de départ solide pour votre modèle personnalisé.
Préparer la configuration de la formation
Avant d'affiner votre modèle ChatGPT personnalisé, configurez l'environnement de formation en spécifiant les paramètres et hyperparamètres de formation nécessaires, tels que :
- Taille du lot : nombre d'exemples de formation utilisés pour chaque mise à jour des pondérations du modèle.
- Taux d'apprentissage : taille de pas utilisée pour optimiser les pondérations du modèle.
- Nombre d'époques : nombre de fois que la boucle d'entraînement parcourt l'ensemble de données.
Affinez votre modèle personnalisé
Une fois votre configuration de formation prête, affinez votre modèle ChatGPT personnalisé sur votre ensemble de données préparé à l'aide de GPT Builder. Ce processus met à jour les pondérations du modèle en fonction des modèles de votre ensemble de données, ce qui rend votre ChatGPT adapté à votre cas d'utilisation spécifique.
Itérer et optimiser
Affiner votre modèle ChatGPT est un processus itératif. Surveillez les mesures de performances de votre modèle, telles que la perplexité ou la perte, et ajustez vos hyperparamètres si nécessaire. Vous devrez peut-être expérimenter différents taux d'apprentissage et tailles de lots, ou même prétraiter votre ensemble de données différemment pour obtenir de meilleurs résultats.
En créant et en affinant votre modèle ChatGPT personnalisé, vous pouvez créer un modèle d'IA conversationnelle qui fournit à vos utilisateurs des réponses spécifiques à un domaine, très pertinentes et précises.
Tester et évaluer le modèle
Après avoir créé et peaufiné votre modèle ChatGPT personnalisé, tester et évaluer ses performances est crucial. Cela garantit que le modèle fournit des réponses de haute qualité et s'aligne sur les objectifs de votre projet. Voici quelques étapes que vous pouvez suivre pour tester et évaluer votre modèle :
Utiliser les mesures d'évaluation
Des mesures d'évaluation quantitative, telles que BLEU, ROUGE ou METEOR, peuvent être utilisées pour évaluer la qualité des réponses générées par votre modèle. Ces métriques comparent la similarité entre les réponses de votre modèle et les réponses de référence générées par l'homme. Bien que ces mesures soient utiles pour évaluer les performances de votre modèle, elles ne capturent pas toujours les nuances et la pertinence contextuelle des réponses.
Effectuer des tests en situation réelle
Le déploiement de votre modèle ChatGPT personnalisé dans un environnement contrôlé peut fournir des informations précieuses sur ses performances réelles. Interagissez avec le modèle, posez diverses questions, déclarations ou scénarios et analysez la qualité, la pertinence et l'exactitude de ses réponses.
Effectuer des évaluations manuelles
Parfois, une évaluation manuelle par des experts du domaine ou des utilisateurs cibles peut offrir des informations précieuses sur les performances du modèle. Ces évaluations peuvent vous aider à découvrir les écarts que les mesures automatisées auraient pu manquer. Il peut également mettre en lumière les domaines qui nécessitent davantage d’améliorations ou de raffinements.
Itérer et optimiser
Sur la base des commentaires et des résultats recueillis au cours de la phase de test et d'évaluation, itérez sur votre modèle ChatGPT personnalisé en ajustant votre configuration de formation, votre ensemble de données ou vos paramètres de formation selon vos besoins. N'oubliez pas que la création d'un modèle ChatGPT personnalisé très performant nécessite des itérations et des optimisations continues.
En testant, évaluant et affinant minutieusement votre modèle, vous pouvez vous assurer qu'il correspond étroitement à vos besoins et qu'il offre une expérience conversationnelle exceptionnelle à vos utilisateurs. Et si vous envisagez d'intégrer votre ChatGPT personnalisé dans vos solutions logicielles, des plates-formes comme AppMaster facilitent cette tâche grâce à leurs interfaces conviviales et sans code .
Déploiement du ChatGPT personnalisé
Après avoir créé et peaufiné votre modèle ChatGPT personnalisé, il est essentiel de le déployer efficacement afin que les utilisateurs puissent y accéder et interagir avec celui-ci. Suivez ces étapes pour déployer votre modèle ChatGPT personnalisé :
- Choisissez un environnement d'hébergement : vous pouvez héberger votre modèle sur un serveur local ou dans le cloud à l'aide de services tels que Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) ou Microsoft Azure . Tenez compte des exigences de votre projet, des besoins d'évolutivité et du budget lors de la sélection de votre environnement d'hébergement.
- Configurer le serveur : créez et configurez l'environnement du serveur pour exécuter votre ChatGPT personnalisé. Cela implique souvent l'installation des dépendances logicielles nécessaires, la configuration du serveur avec les configurations appropriées et la sécurisation du serveur avec des mécanismes d'authentification et de cryptage.
- Téléchargez le modèle : transférez votre modèle ChatGPT personnalisé vers l'environnement d'hébergement de votre choix, soit via un protocole de transfert de fichiers sécurisé (SFTP), soit en utilisant le service de stockage d'objets du fournisseur de cloud (par exemple, Google Cloud Storage, Amazon S3 ou Azure Blob Storage).
- Exposez le modèle via l'API : créez une API pour gérer les demandes des utilisateurs et récupérer les réponses du modèle. Ceci peut être réalisé via des frameworks standard tels que FastAPI, Django ou Flask pour les applications basées sur Python. Testez la fonctionnalité de l'API avant de continuer pour garantir une bonne intégration.
- Surveillez les performances : surveillez régulièrement les performances, l'utilisation des ressources et la disponibilité de votre modèle via des outils de surveillance du serveur et des scripts personnalisés. Configurez des alertes pour vous avertir en cas de problèmes tels qu'une consommation excessive de ressources, des pannes de service ou des anomalies dans le comportement du modèle.
- Maintenance et mises à jour : assurez-vous que votre environnement de serveur et les implémentations de votre modèle sont à jour en mettant régulièrement à jour les dépendances logicielles, les correctifs de sécurité et en optimisant régulièrement le modèle ChatGPT personnalisé en fonction des commentaires des utilisateurs et des données de performances.
Intégration du modèle avec des applications externes
Une fois votre ChatGPT personnalisé déployé et accessible via une API, vous pouvez l'intégrer à des applications externes, telles que des chatbots, des systèmes de support client ou des plateformes de gestion de contenu. Voici quelques conseils pour intégrer votre ChatGPT personnalisé dans des applications externes :
- Utiliser les architectures de plugins existantes : de nombreuses applications externes fournissent des fonctionnalités de plugin pour étendre leurs fonctionnalités. Développez des plugins personnalisés pour ces plates-formes qui interagissent avec l'API de votre ChatGPT personnalisée pour offrir une intégration transparente avec des modifications minimales du système existant.
- Intégrez les frameworks de chatbot : implémentez votre modèle ChatGPT personnalisé dans des frameworks de chatbot populaires, tels que Microsoft Bot Framework, Dialogflow ou Rasa, en utilisant leurs API natives ou en créant des intégrations personnalisées. Cela permettra au chatbot d'exploiter les capacités de votre modèle ChatGPT personnalisé.
- Connectez-vous aux CRM et aux systèmes de support client : intégrez votre modèle ChatGPT personnalisé aux systèmes de gestion de la relation client (CRM) et aux plateformes de support client comme Zendesk ou Salesforce, à l'aide de leurs API ou connecteurs personnalisés, pour activer des fonctionnalités avancées d'IA conversationnelle, telles que la gestion des dossiers et la résolution des tickets. .
- Allez au-delà des interactions textuelles : amplifiez les capacités de votre ChatGPT personnalisé en le connectant à des plateformes vocales, comme Amazon Alexa ou Google Assistant, et en utilisant la fonctionnalité parole-texte et synthèse vocale pour permettre les interactions vocales avec les utilisateurs. .
- Intégration avec AppMaster: Grâce à la plateforme no-code d' AppMaster, vous pouvez intégrer de manière transparente votre modèle ChatGPT personnalisé avec des applications construites sur la plateforme pour une mise en œuvre rationalisée de l'IA conversationnelle dans vos solutions logicielles. Cela rationalise l’intégration d’interfaces de chat et d’éléments interactifs dans vos applications.
Optimiser votre modèle pour de meilleures performances
Une optimisation continue est essentielle pour tirer le meilleur parti de votre modèle ChatGPT personnalisé. Utilisez ces stratégies pour optimiser votre modèle ChatGPT personnalisé afin d'obtenir de meilleures performances :
- Surveillez les commentaires des utilisateurs : portez une attention particulière aux commentaires des utilisateurs et aux réponses générées à partir de votre modèle ChatGPT personnalisé. Identifiez les domaines dans lesquels votre modèle peut nécessiter des améliorations et utilisez ces informations pour guider les ajustements ultérieurs de votre ensemble de données.
- Ajustez les hyperparamètres : expérimentez en modifiant les hyperparamètres, tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et le nombre d'époques de formation, pour trouver la configuration optimale pour votre modèle ChatGPT personnalisé. Un réglage fin des hyperparamètres peut conduire à une amélioration des performances et de l’efficacité de votre modèle.
- Implémentez l'élagage du modèle : réduisez la taille et la complexité de votre modèle ChatGPT personnalisé en éliminant les connexions et les paramètres (poids) inutiles au sein de l'architecture du modèle. Cela peut réduire le coût de calcul et l'utilisation des ressources tout en maintenant des performances et des résultats de haute qualité.
- Utiliser la quantification : les techniques de quantification peuvent optimiser davantage votre modèle en réduisant la précision des poids et des activations dans le modèle sans compromettre de manière significative les performances. Cela peut améliorer les performances, réduire la latence et réduire la consommation de ressources.
- Effectuez des tests réels : testez votre modèle avec des données et des scénarios réels pour découvrir de nouvelles optimisations et améliorations. Cela garantit que votre modèle ChatGPT personnalisé reste à jour et atteint le niveau de précision et de fiabilité souhaité.
En suivant ces directives, vous pouvez améliorer davantage les performances et les capacités de votre modèle ChatGPT personnalisé, en garantissant qu'il répond de manière fiable aux besoins de vos utilisateurs et applications.
Conclusion et prochaines étapes
Dans ce guide, nous avons fourni un aperçu de la création de votre propre ChatGPT personnalisé avec le générateur GPT d'OpenAI. En créant un modèle d'IA conversationnelle sur mesure, vous pouvez obtenir des performances améliorées et une compréhension plus précise de votre cas d'utilisation spécifique. Dans l'étape suivante, vous devez vous familiariser avec des sujets essentiels tels que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'évaluation de modèles pour acquérir une compréhension approfondie des concepts sous-jacents. Itérez et améliorez continuellement votre ChatGPT personnalisé pour maximiser son efficacité et affiner ses capacités pour mieux répondre aux exigences de votre projet.
En outre, envisagez d’explorer d’autres modèles d’IA conversationnelle et alternatives de cadre pour obtenir une perspective plus large sur les technologies disponibles dans le domaine. Engagez-vous avec la communauté open source pour apprendre de leurs expériences et exploiter leurs connaissances pour affiner et optimiser votre ChatGPT personnalisé.
Enfin, envisagez d'utiliser des plateformes comme AppMaster, un puissant outil no-code pour créer des applications Web, mobiles et backend, pour intégrer de manière transparente votre ChatGPT personnalisé dans vos projets. Cela vous permettra d'exploiter la puissance de l'IA conversationnelle dans divers aspects de vos solutions logicielles, offrant ainsi une expérience utilisateur améliorée et optimisant les performances de votre application.
Avec la bonne approche et la volonté d'expérimenter, vous pouvez créer un ChatGPT personnalisé puissant qui répond à vos besoins uniques et aide votre projet à se démarquer dans le monde en constante évolution de l'IA et de la technologie.
