ChatGPT , derivato dalla potente famiglia GPT (Generative Pretrained Transformer) di OpenAI, è un modello di intelligenza artificiale conversazionale all'avanguardia in grado di fornire risposte simili a quelle umane a varie domande e attività. È stato ampiamente utilizzato in varie applicazioni, come chatbot , sistemi di assistenza clienti e generazione di contenuti, con lo scopo principale di impegnarsi in interazioni in linguaggio naturale con gli utenti. Con le sue notevoli prestazioni nel generare risposte basate su testo realistiche e pertinenti, ChatGPT è diventato parte integrante di molti moderni sistemi di intelligenza artificiale.
Per creare un ChatGPT personalizzato che soddisfi i requisiti specifici del tuo progetto, ottimizza il modello preaddestrato su un set di dati adatto al tuo dominio di interesse. Ciò consente al modello di apprendere le sfumature del dominio di destinazione e generare risposte che si allineano maggiormente con l'esperienza di intelligenza artificiale conversazionale desiderata.
Panoramica del GPT Builder di OpenAI
GPT Builder di OpenAI è uno strumento che ti consente di creare le tue istanze ChatGPT personalizzate concentrandoti sulle esigenze uniche della tua applicazione. Sfruttando il potente modello GPT, GPT Builder ti aiuta a mettere a punto il modello originale su un set di dati di tua scelta, producendo esperienze di intelligenza artificiale conversazionale ottimizzate su misura per il tuo progetto.
GPT Builder semplifica la personalizzazione dei modelli ChatGPT fornendo un framework di facile utilizzo per la gestione dei set di dati, l'addestramento dei modelli, la valutazione e la distribuzione. Consente di sperimentare le configurazioni ed eseguire le modifiche necessarie per ottenere l'output desiderato o bilanciare le prestazioni del modello e i vincoli delle risorse.
Fonte immagine: The Verge
Impostazione dell'ambiente di sviluppo
Prima di creare il tuo ChatGPT personalizzato, è fondamentale impostare un ambiente di sviluppo adeguato. Richiederà la presenza di configurazioni hardware e software specifiche:
Requisiti hardware
- Un computer potente con processore multi-core e quantità sufficiente di RAM (minimo 32 GB).
- Una GPU NVIDIA con supporto CUDA e almeno 12 GB di VRAM per un training e una messa a punto efficiente del modello. Lavorare con modelli più grandi potrebbe richiedere GPU più potenti o persino configurazioni multi-GPU.
Requisiti software
Installa i seguenti componenti software sul tuo sistema:
- Python 3.7 o successivo. Assicurati di installare la versione appropriata per il tuo sistema operativo.
- Un'installazione della libreria TensorFlow (versione 2.x) con supporto GPU. TensorFlow è una popolare libreria di machine learning open source che fornisce un ecosistema completo per lavorare con modelli basati su GPT.
- Libreria OpenAI. Questo pacchetto Python ti consente di accedere e utilizzare i modelli GPT e le API di OpenAI in modo comodo e semplice.
- Altre librerie Python richieste, come Numpy, Pandas e request, necessarie per la manipolazione dei dati, l'elaborazione e le chiamate API.
Una volta configurato l'ambiente di sviluppo, puoi iniziare a creare la tua istanza ChatGPT personalizzata utilizzando GPT Builder di OpenAI. Nelle prossime sezioni ti guideremo attraverso i passaggi necessari per selezionare e preparare il set di dati, creare e mettere a punto il modello, testare e valutare le sue prestazioni e distribuirlo per applicazioni pratiche.
Selezione e preparazione del set di dati
Il successo del tuo modello ChatGPT personalizzato dipende in larga misura dalla qualità e dalla diversità del set di dati utilizzato durante il processo di messa a punto. Selezionando il set di dati corretto, puoi creare un modello che soddisfi i tuoi requisiti specifici e offra il livello di prestazioni desiderato. Di seguito sono riportati i passaggi per aiutarti a selezionare e preparare il set di dati per l'addestramento del tuo modello ChatGPT personalizzato.
Scegli il set di dati conversazionale giusto
Il primo passo è identificare un set di dati conversazionale adatto che sia in linea con gli obiettivi del tuo progetto. Esistono diverse opzioni per la selezione del set di dati:
- Set di dati preesistenti: puoi addestrare il tuo modello utilizzando set di dati conversazionali disponibili pubblicamente come Cornell Movie Dialogs Corpus, set di dati Persona-Chat o Stanford Question Answering Dataset (SQuAD).
- Set di dati personalizzati: in alternativa, puoi creare un set di dati personalizzato che corrisponda al tuo dominio o caso d'uso. Prendi in considerazione la possibilità di raccogliere conversazioni dai registri delle chat dell'assistenza clienti, interviste o qualsiasi altro contesto adatto allo scopo del tuo modello. Durante la creazione di tali set di dati, assicurarsi che i dati siano resi anonimi e adeguatamente acconsentiti per evitare problemi di privacy ed etici.
- Combinazione di set di dati: puoi anche combinare set di dati standard e personalizzati per creare un set di conversazioni più ricco e diversificato per l'addestramento del tuo modello.
Pulisci e preelabora il set di dati
Prima di inserire il set di dati nel tuo modello ChatGPT personalizzato, è fondamentale pulire e preelaborare i dati. Questo processo prevede diversi passaggi, tra cui:
- Rimozione di contenuti o rumori irrilevanti come pubblicità o caratteri speciali.
- Correggere errori grammaticali e di ortografia che potrebbero confondere il modello durante la formazione.
- Conversione dei testi in minuscolo per mantenere l'uniformità.
- Tokenizzare il tuo set di dati, convertendolo in un formato comprensibile dal modello (ad esempio, dividendo le frasi in parole o sottoparole).
Formattare i dati di allenamento
Dopo la pulizia e la preelaborazione, è necessario formattare il set di dati in base ai requisiti di GPT Builder di OpenAI. In genere, i modelli basati su chat richiedono che una conversazione sia formattata come una sequenza di dichiarazioni dell'utente e risposte del modello alternate. Ciascuna coppia di affermazione e risposta dovrebbe essere chiaramente etichettata e dovrebbero essere utilizzati simboli speciali per indicare l'inizio e la fine di una frase o conversazione. Ad esempio, se il tuo set di dati contiene una conversazione tra un utente (U) e un modello (M), puoi formattarlo in questo modo: ``` { "dialog": [ {"role": "user, {"role" : "assistente, {"ruolo": "utente, {"ruolo": "assistente ] } ```
Selezionando il set di dati corretto, pulendolo, preelaborandolo e formattandolo in base ai requisiti del modello, puoi creare una solida base per la creazione di un modello ChatGPT personalizzato potente e accurato.
Costruisci e perfeziona il tuo modello personalizzato
Una volta preparato il set di dati, il passaggio successivo è creare e ottimizzare il tuo ChatGPT personalizzato utilizzando GPT Builder di OpenAI. I passaggi seguenti descrivono il processo di creazione e messa a punto del modello:
Inizializza il tuo modello
Inizia inizializzando il modello GPT con GPT Builder di OpenAI. Puoi scegliere tra varie dimensioni del modello GPT, come GPT-3 , GPT-2 o anche un modello GPT più piccolo, in base ai requisiti di prestazioni e risorse.
Caricare i pesi del modello pre-addestrato
Carica i pesi del modello preaddestrato dal modello GPT di OpenAI. Questi pesi sono stati addestrati su miliardi di input di testo e rappresentano un solido punto di partenza per il tuo modello personalizzato.
Preparare l'impostazione dell'allenamento
Prima di mettere a punto il tuo modello ChatGPT personalizzato, configura l'ambiente di addestramento specificando i parametri e gli iperparametri di addestramento necessari, come:
- Dimensione batch: numero di esempi di training utilizzati per ogni aggiornamento dei pesi del modello.
- Tasso di apprendimento: la dimensione del passo utilizzata per ottimizzare i pesi del modello.
- Numero di epoche: il numero di volte in cui il ciclo di addestramento ripete l'intero set di dati.
Perfeziona il tuo modello personalizzato
Una volta pronta la configurazione dell'addestramento, ottimizza il tuo modello ChatGPT personalizzato sul set di dati preparato utilizzando GPT Builder. Questo processo aggiorna i pesi del modello in base ai modelli nel set di dati, adattando il tuo ChatGPT al tuo caso d'uso specifico.
Itera e ottimizza
La messa a punto del tuo modello ChatGPT è un processo iterativo. Monitora i parametri prestazionali del tuo modello, come perplessità o perdita, e modifica gli iperparametri secondo necessità. Potrebbe essere necessario sperimentare velocità di apprendimento e dimensioni batch diverse o addirittura preelaborare il set di dati in modo diverso per ottenere risultati migliori.
Costruendo e perfezionando il tuo modello ChatGPT personalizzato, puoi creare un modello di intelligenza artificiale conversazionale che fornisce risposte specifiche del dominio, altamente pertinenti e accurate ai tuoi utenti.
Testare e valutare il modello
Dopo aver creato e perfezionato il tuo modello ChatGPT personalizzato, testare e valutare le sue prestazioni è fondamentale. Ciò garantisce che il modello fornisca risposte di alta qualità e sia in linea con gli obiettivi del progetto. Ecco alcuni passaggi che puoi seguire per testare e valutare il tuo modello:
Utilizza metriche di valutazione
È possibile utilizzare metriche di valutazione quantitativa, come BLEU, ROUGE o METEOR, per valutare la qualità delle risposte generate dal modello. Queste metriche confrontano la somiglianza tra le risposte del tuo modello e le risposte di riferimento generate dall'uomo. Sebbene queste metriche siano utili per valutare le prestazioni del tuo modello, potrebbero non sempre cogliere le sfumature e la rilevanza contestuale delle risposte.
Condurre test nel mondo reale
L'implementazione del tuo modello ChatGPT personalizzato all'interno di un ambiente controllato può fornire informazioni preziose sulle sue prestazioni nel mondo reale. Interagisci con il modello, poni varie domande, affermazioni o scenari e analizza la qualità, la pertinenza e l'accuratezza delle sue risposte.
Eseguire valutazioni manuali
A volte, la valutazione manuale da parte di esperti del dominio o di utenti target può offrire informazioni preziose sulle prestazioni del modello. Queste valutazioni possono aiutarti a scoprire eventuali discrepanze che le metriche automatizzate potrebbero aver trascurato. Può anche far luce su aree che necessitano di ulteriore miglioramento o perfezionamento.
Itera e ottimizza
In base al feedback e ai risultati raccolti durante la fase di test e valutazione, esegui l'iterazione del tuo modello ChatGPT personalizzato modificando la configurazione, il set di dati o i parametri di addestramento secondo necessità. Ricorda che la creazione di un modello ChatGPT personalizzato ad alte prestazioni richiede iterazioni e ottimizzazioni continue.
Testando, valutando e perfezionando accuratamente il tuo modello, puoi garantire che sia strettamente allineato ai tuoi requisiti e offra un'esperienza di conversazione eccezionale ai tuoi utenti. E se prevedi di integrare il tuo ChatGPT personalizzato nelle tue soluzioni software, piattaforme come AppMaster semplificano l'operazione tramite le loro interfacce intuitive e senza codice .
Distribuzione del ChatGPT personalizzato
Dopo aver creato e perfezionato il modello ChatGPT personalizzato, è essenziale distribuirlo in modo efficace in modo che gli utenti possano accedervi e interagire con esso. Segui questi passaggi per implementare il tuo modello ChatGPT personalizzato:
- Scegli un ambiente di hosting: puoi ospitare il tuo modello su un server locale o nel cloud utilizzando servizi come Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure . Considera i requisiti del tuo progetto, le esigenze di scalabilità e il budget quando selezioni il tuo ambiente di hosting.
- Configura il server: crea e configura l'ambiente server per eseguire il tuo ChatGPT personalizzato. Ciò spesso comporta l'installazione delle dipendenze software necessarie, l'impostazione del server con configurazioni adeguate e la protezione del server con meccanismi di autenticazione e crittografia.
- Carica il modello: trasferisci il tuo modello ChatGPT personalizzato nell'ambiente di hosting scelto, tramite un protocollo di trasferimento file protetto (SFTP) o utilizzando il servizio di archiviazione di oggetti del fornitore di servizi cloud (ad esempio, Google Cloud Storage, Amazon S3 o Azure Blob Storage).
- Esponi il modello tramite API: crea un'API per gestire le richieste degli utenti e recuperare le risposte dal modello. Ciò può essere ottenuto tramite framework standard come FastAPI, Django o Flask per applicazioni basate su Python. Testare la funzionalità dell'API prima di procedere per garantire una corretta integrazione.
- Monitora le prestazioni: monitora regolarmente le prestazioni, l'utilizzo delle risorse e il tempo di attività del tuo modello tramite strumenti di monitoraggio del server e script personalizzati. Imposta avvisi per avvisarti in caso di problemi come consumo eccessivo di risorse, interruzioni del servizio o anomalie nel comportamento del modello.
- Manutenzione e aggiornamenti: assicurati che l'ambiente server e le implementazioni del modello siano aggiornati aggiornando periodicamente le dipendenze del software, le patch di sicurezza e ottimizzando regolarmente il modello ChatGPT personalizzato in base al feedback degli utenti e ai dati sulle prestazioni.
Integrazione del Modello con Applicazioni Esterne
Una volta distribuito e accessibile il tuo ChatGPT personalizzato tramite un'API, puoi integrarlo con applicazioni esterne, come chatbot, sistemi di assistenza clienti o piattaforme di gestione dei contenuti. Ecco alcuni suggerimenti su come integrare il tuo ChatGPT personalizzato in applicazioni esterne:
- Utilizza architetture di plug-in esistenti: molte applicazioni esterne forniscono funzionalità di plug-in per estendere le loro funzionalità. Sviluppa plugin personalizzati per queste piattaforme che interagiscono con la tua API ChatGPT personalizzata per offrire un'integrazione perfetta con modifiche minime al sistema esistente.
- Integrazione con framework di chatbot: implementa il tuo modello ChatGPT personalizzato all'interno dei framework di chatbot più diffusi, come Microsoft Bot Framework, Dialogflow o Rasa, utilizzando le loro API native o creando integrazioni personalizzate. Ciò consentirà al chatbot di sfruttare le funzionalità del tuo modello ChatGPT personalizzato.
- Connettiti a CRM e sistemi di assistenza clienti: integra il tuo modello ChatGPT personalizzato con sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e piattaforme di assistenza clienti come Zendesk o Salesforce, utilizzando le loro API o connettori personalizzati, per abilitare funzionalità avanzate di intelligenza artificiale conversazionale, come la gestione dei casi e la risoluzione dei ticket .
- Vai oltre le interazioni basate su testo: amplifica le funzionalità del tuo ChatGPT personalizzato collegandolo a piattaforme basate sulla voce, come Amazon Alexa o Google Assistant, e utilizzando la funzionalità di sintesi vocale e di sintesi vocale per abilitare le interazioni vocali con gli utenti .
- Integrazione con AppMaster: utilizzando la piattaforma no-code di AppMaster, puoi integrare perfettamente il tuo modello ChatGPT personalizzato con applicazioni costruite sulla piattaforma per un'implementazione semplificata dell'intelligenza artificiale conversazionale nelle tue soluzioni software. Ciò semplifica l'incorporazione di interfacce di chat ed elementi interattivi nelle tue app.
Ottimizzazione del modello per prestazioni migliori
L'ottimizzazione continua è essenziale per ottenere il massimo dal tuo modello ChatGPT personalizzato. Utilizza queste strategie per ottimizzare il tuo modello ChatGPT personalizzato per prestazioni migliori:
- Monitora il feedback degli utenti: presta molta attenzione al feedback degli utenti e alle risposte generate dal tuo modello ChatGPT personalizzato. Identifica le aree in cui il tuo modello potrebbe richiedere miglioramenti e utilizza queste informazioni per guidare un'ulteriore messa a punto del tuo set di dati.
- Regola gli iperparametri: sperimenta la modifica degli iperparametri, come la velocità di apprendimento, la dimensione del batch e il numero di epoche di addestramento, per trovare la configurazione ottimale per il tuo modello ChatGPT personalizzato. La regolazione fine degli iperparametri può portare a un miglioramento delle prestazioni e dell'efficienza del modello.
- Implementa l'eliminazione del modello: riduci le dimensioni e la complessità del tuo modello ChatGPT personalizzato eliminando connessioni e parametri (pesi) non necessari all'interno dell'architettura del modello. Ciò può ridurre i costi computazionali e l'utilizzo delle risorse mantenendo prestazioni e output di alta qualità.
- Utilizza la quantizzazione: le tecniche di quantizzazione possono ottimizzare ulteriormente il modello riducendo la precisione dei pesi e delle attivazioni nel modello senza compromettere in modo significativo le prestazioni. Ciò può migliorare le prestazioni, ridurre la latenza e ridurre il consumo di risorse.
- Esegui test nel mondo reale: testa il tuo modello con dati e scenari reali per scoprire nuove ottimizzazioni e miglioramenti. Ciò garantisce che il tuo modello ChatGPT personalizzato rimanga aggiornato e raggiunga il livello desiderato di precisione e affidabilità.
Seguendo queste linee guida, puoi migliorare ulteriormente le prestazioni e le capacità del tuo modello ChatGPT personalizzato, assicurandoti che soddisfi in modo affidabile le esigenze dei tuoi utenti e delle tue applicazioni.
Conclusione e passi successivi
In questa guida, abbiamo fornito una panoramica su come creare il tuo ChatGPT personalizzato con GPT Builder di OpenAI. Creando un modello di intelligenza artificiale conversazionale su misura, puoi ottenere prestazioni migliori e una comprensione più accurata del tuo caso d'uso specifico. Come passaggio successivo, dovresti familiarizzare con argomenti essenziali come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e la valutazione dei modelli per acquisire una comprensione approfondita dei concetti sottostanti. Itera e migliora continuamente il tuo ChatGPT personalizzato per massimizzarne l'efficacia e perfezionare le sue capacità per soddisfare meglio i requisiti del tuo progetto.
Inoltre, valuta la possibilità di esplorare altri modelli di intelligenza artificiale conversazionale e alternative quadro per ottenere una prospettiva più ampia sulle tecnologie disponibili nel settore. Interagisci con la comunità open source per imparare dalle loro esperienze e sfruttare le loro conoscenze per perfezionare e ottimizzare il tuo ChatGPT personalizzato.
Infine, considera l'utilizzo di piattaforme come AppMaster, un potente strumento no-code per la creazione di applicazioni web, mobili e backend, per integrare perfettamente il tuo ChatGPT personalizzato nei tuoi progetti. Ciò ti consentirà di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale conversazionale in vari aspetti delle tue soluzioni software, offrendo un'esperienza utente migliorata e ottimizzando le prestazioni della tua applicazione.
Con il giusto approccio e la volontà di sperimentare, puoi creare un potente ChatGPT personalizzato che soddisfa le tue esigenze specifiche e aiuta il tuo progetto a distinguersi nel mondo in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale e della tecnologia.
