ChatGPT , wywodzący się z potężnej rodziny GPT (Generative Pretrained Transformer) OpenAI, to najnowocześniejszy model konwersacyjnej sztucznej inteligencji, który jest w stanie zapewnić ludzkie odpowiedzi na różne pytania i zadania. Jest szeroko stosowany w różnych aplikacjach, takich jak chatboty , systemy obsługi klienta i generowanie treści, a jego głównym celem jest angażowanie się w interakcje z użytkownikami w języku naturalnym. Dzięki niezwykłej wydajności w generowaniu realistycznych i odpowiednich odpowiedzi tekstowych ChatGPT stał się integralną częścią wielu nowoczesnych systemów AI.
Aby zbudować niestandardowy ChatGPT, który będzie odpowiadał konkretnym wymaganiom projektu, dostosuj wstępnie wyszkolony model na zestawie danych pasującym do Twojej domeny. Umożliwia to modelowi poznanie niuansów domeny docelowej i wygenerowanie odpowiedzi, które są bardziej dopasowane do pożądanego doświadczenia związanego z konwersacją AI.
Przegląd narzędzia GPT Builder OpenAI
Konstruktor GPT OpenAI to narzędzie, które pozwala tworzyć własne, dostosowane instancje ChatGPT, koncentrując się na unikalnych potrzebach Twojej aplikacji. Wykorzystując potężny model GPT, GPT Builder pomaga dostroić oryginalny model na wybranym zbiorze danych, zapewniając zoptymalizowane konwersacyjne doświadczenia AI specjalnie dostosowane do Twojego projektu.
GPT Builder usprawnia dostosowywanie modeli ChatGPT, udostępniając łatwą w użyciu platformę do obsługi zbiorów danych, uczenia modeli, oceny i wdrażania. Umożliwia eksperymentowanie z konfiguracjami i przeprowadzanie niezbędnych korekt w celu osiągnięcia pożądanych wyników lub zrównoważenia wydajności modelu i ograniczeń zasobów.
Źródło obrazu: The Verge
Konfigurowanie środowiska programistycznego
Przed zbudowaniem niestandardowego ChatGPT ważne jest skonfigurowanie odpowiedniego środowiska programistycznego. Będzie to wymagało określonej konfiguracji sprzętu i oprogramowania:
Wymagania sprzętowe
- Wydajny komputer z wielordzeniowym procesorem i wystarczającą ilością pamięci RAM (minimum 32 GB).
- Procesor graficzny NVIDIA z obsługą CUDA i co najmniej 12 GB pamięci VRAM do wydajnego uczenia i dostrajania modeli. Praca z większymi modelami może wymagać mocniejszych procesorów graficznych lub nawet konfiguracji z wieloma procesorami graficznymi.
Wymagania Systemowe
Zainstaluj w systemie następujące składniki oprogramowania:
- Python 3.7 lub nowszy. Pamiętaj, aby zainstalować wersję odpowiednią dla swojego systemu operacyjnego.
- Instalacja biblioteki TensorFlow (wersja 2.x) z obsługą GPU. TensorFlow to popularna biblioteka uczenia maszynowego typu open source, która zapewnia kompleksowy ekosystem do pracy z modelami opartymi na GPT.
- Biblioteka OpenAI. Ten pakiet Python umożliwia wygodny i prosty dostęp do modeli GPT i interfejsów API OpenAI oraz korzystanie z nich.
- Inne wymagane biblioteki Pythona, takie jak Numpy, Pandas i żądania, które są niezbędne do manipulowania danymi, przetwarzania i wywołań API.
Po skonfigurowaniu środowiska programistycznego możesz rozpocząć tworzenie niestandardowej instancji ChatGPT za pomocą narzędzia GPT Builder OpenAI. W nadchodzących sekcjach przeprowadzimy Cię przez kroki wymagane do wybrania i przygotowania zbioru danych, zbudowania i dostrojenia modelu, przetestowania i oceny jego wydajności oraz wdrożenia go do praktycznych zastosowań.
Wybór i przygotowanie zbioru danych
Sukces niestandardowego modelu ChatGPT w dużej mierze zależy od jakości i różnorodności zbioru danych wykorzystywanych podczas procesu dostrajania. Wybierając odpowiedni zbiór danych, możesz stworzyć model spełniający Twoje specyficzne wymagania i zapewniający pożądany poziom wydajności. Poniżej znajdują się kroki, które pomogą Ci wybrać i przygotować zbiór danych do szkolenia niestandardowego modelu ChatGPT.
Wybierz odpowiedni zestaw danych konwersacyjnych
Pierwszym krokiem jest zidentyfikowanie odpowiedniego zbioru danych konwersacyjnych, który jest zgodny z celami projektu. Istnieje kilka opcji wyboru zbioru danych:
- Istniejące zbiory danych: możesz wytrenować swój model, korzystając z publicznie dostępnych zestawów danych konwersacyjnych, takich jak Cornell Movie Dialogs Corpus, zestaw danych Persona-Chat lub zestaw danych odpowiadania na pytania Stanforda (SQuAD).
- Niestandardowe zestawy danych: Alternatywnie możesz utworzyć niestandardowy zestaw danych pasujący do Twojej domeny lub przypadku użycia. Rozważ zebranie rozmów z dzienników rozmów obsługi klienta, wywiadów lub innego kontekstu, który pasuje do celów Twojego modelu. Tworząc takie zbiory danych, upewnij się, że dane są anonimowe i uzyskaj odpowiednią zgodę, aby uniknąć problemów związanych z prywatnością i etyką.
- Kombinacja zestawów danych: możesz także łączyć standardowe i niestandardowe zestawy danych, aby utworzyć bogatszy i bardziej zróżnicowany zestaw konwersacji na potrzeby szkolenia modelu.
Wyczyść i wstępnie przetwórz zestaw danych
Przed wprowadzeniem zbioru danych do niestandardowego modelu ChatGPT konieczne jest oczyszczenie i wstępne przetworzenie danych. Proces ten składa się z kilku etapów, w tym:
- Usuwanie nieistotnych treści lub dźwięków, takich jak reklamy lub znaki specjalne.
- Poprawianie błędów gramatycznych i ortograficznych, które mogłyby zmylić model podczas uczenia.
- Konwersja tekstu na małe litery w celu zachowania jednolitości.
- Tokenizowanie zbioru danych, konwersja go do formatu zrozumiałego dla modelu (np. dzielenie zdań na słowa lub słowa podrzędne).
Sformatuj dane treningowe
Po oczyszczeniu i wstępnym przetworzeniu musisz sformatować zbiór danych zgodnie z wymaganiami narzędzia GPT Builder OpenAI. Zazwyczaj modele oparte na czacie wymagają sformatowania rozmowy jako sekwencji naprzemiennych wypowiedzi użytkownika i odpowiedzi modelu. Każda para stwierdzeń i odpowiedzi powinna być wyraźnie oznaczona, a początek i koniec zdania lub rozmowy należy zastosować za pomocą specjalnych żetonów. Na przykład, jeśli Twój zbiór danych zawiera rozmowę pomiędzy użytkownikiem (U) a modelem (M), możesz sformatować go w następujący sposób: ``` { "dialog": [ {"role": "user, {"role" : "asystent, {"rola": "użytkownik, {"rola": "asystent ] } ```
Wybierając odpowiedni zbiór danych, oczyszczając go i wstępnie przetwarzając oraz formatując zgodnie z wymaganiami modelu, możesz stworzyć solidną podstawę do zbudowania wydajnego i dokładnego niestandardowego modelu ChatGPT.
Budowanie i dostrajanie własnego modelu
Po przygotowaniu zestawu danych następnym krokiem jest zbudowanie i dostrojenie niestandardowego ChatGPT za pomocą narzędzia GPT Builder OpenAI. Poniższe kroki opisują proces budowania i dostrajania modelu:
Zainicjuj swój model
Rozpocznij od zainicjowania modelu GPT za pomocą narzędzia GPT Builder OpenAI. Możesz wybierać pomiędzy różnymi rozmiarami modeli GPT, takimi jak GPT-3 , GPT-2, a nawet mniejszym modelem GPT, w zależności od wymagań dotyczących wydajności i zasobów.
Załaduj wstępnie przeszkolone wagi modeli
Załaduj wstępnie wyszkolone wagi modeli z modelu GPT OpenAI. Wagi te zostały przeszkolone na podstawie miliardów danych wejściowych i stanowią mocny punkt wyjścia dla Twojego niestandardowego modelu.
Przygotuj konfigurację szkolenia
Przed dostrojeniem niestandardowego modelu ChatGPT skonfiguruj środowisko szkoleniowe, określając niezbędne parametry i hiperparametry szkoleniowe, takie jak:
- Rozmiar partii: liczba przykładów szkoleniowych używanych przy każdej aktualizacji wag modelu.
- Szybkość uczenia się: Rozmiar kroku używany do optymalizacji wag modeli.
- Liczba epok: liczba iteracji pętli szkoleniowej w całym zestawie danych.
Dostosuj swój niestandardowy model
Po przygotowaniu konfiguracji treningu dostosuj niestandardowy model ChatGPT na przygotowanym zestawie danych za pomocą narzędzia GPT Builder. Ten proces aktualizuje wagi modeli w oparciu o wzorce w zestawie danych, dzięki czemu ChatGPT jest dostosowany do konkretnego przypadku użycia.
Iteruj i optymalizuj
Dostrajanie modelu ChatGPT to proces iteracyjny. Monitoruj metryki wydajności modelu, takie jak zakłopotanie lub strata, i w razie potrzeby dostosuj hiperparametry. Być może będziesz musiał poeksperymentować z różnymi szybkościami uczenia się i rozmiarami partii, a nawet wstępnie przetworzyć zestaw danych w inny sposób, aby osiągnąć lepsze wyniki.
Budując i dostrajając niestandardowy model ChatGPT, możesz stworzyć konwersacyjny model AI, który zapewnia użytkownikom specyficzne dla domeny, bardzo trafne i dokładne odpowiedzi.
Testowanie i ocena modelu
Po zbudowaniu i dopracowaniu niestandardowego modelu ChatGPT kluczowe znaczenie ma przetestowanie i ocena jego wydajności. Dzięki temu model zapewnia wysokiej jakości odpowiedzi i jest zgodny z celami projektu. Oto kilka kroków, które możesz wykonać, aby przetestować i ocenić swój model:
Użyj metryk oceny
Metryki oceny ilościowej, takie jak BLEU, ROUGE lub METEOR, można wykorzystać do oceny jakości odpowiedzi wygenerowanych przez model. Metryki te porównują podobieństwo między odpowiedziami modelu a odpowiedziami referencyjnymi wygenerowanymi przez człowieka. Chociaż te metryki są pomocne w ocenie wydajności modelu, nie zawsze mogą uchwycić niuanse i znaczenie kontekstowe odpowiedzi.
Przeprowadź testy w świecie rzeczywistym
Wdrożenie niestandardowego modelu ChatGPT w kontrolowanym środowisku może dostarczyć cennych informacji na temat jego rzeczywistej wydajności. Wejdź w interakcję z modelem, zadawaj różne pytania, stwierdzenia lub scenariusze i analizuj jakość, trafność i dokładność jego odpowiedzi.
Wykonaj oceny ręczne
Czasami ręczna ocena dokonana przez ekspertów dziedzinowych lub docelowych użytkowników może zapewnić cenny wgląd w wydajność modelu. Te oceny mogą pomóc Ci odkryć wszelkie rozbieżności, które mogły zostać przeoczone przez automatyczne dane. Może także rzucić światło na obszary wymagające dalszej poprawy lub udoskonalenia.
Iteruj i optymalizuj
W oparciu o opinie i wyniki zebrane podczas fazy testowania i oceny, wykonaj iterację niestandardowego modelu ChatGPT, dostosowując konfigurację treningu, zbiór danych lub parametry treningu zgodnie z potrzebami. Pamiętaj, że utworzenie wysokowydajnego niestandardowego modelu ChatGPT wymaga ciągłych iteracji i optymalizacji.
Dokładnie testując, oceniając i udoskonalając swój model, możesz mieć pewność, że jest on ściśle zgodny z Twoimi wymaganiami i zapewnia użytkownikom wyjątkowe wrażenia z konwersacji. A jeśli planujesz zintegrować niestandardowy ChatGPT ze swoim oprogramowaniem, platformy takie jak AppMaster ułatwiają to dzięki swoim przyjaznym dla użytkownika interfejsom, które nie wymagają kodu .
Wdrażanie niestandardowego ChatGPT
Po zbudowaniu i dopracowaniu niestandardowego modelu ChatGPT konieczne jest jego skuteczne wdrożenie, aby użytkownicy mieli do niego dostęp i mogli z nim wchodzić w interakcję. Wykonaj poniższe kroki, aby wdrożyć niestandardowy model ChatGPT:
- Wybierz środowisko hostingowe: możesz hostować swój model na serwerze lokalnym lub w chmurze, korzystając z usług takich jak Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) lub Microsoft Azure . Wybierając środowisko hostingowe, weź pod uwagę wymagania projektu, potrzeby skalowalności i budżet.
- Skonfiguruj serwer: Utwórz i skonfiguruj środowisko serwera, aby uruchomić niestandardowy ChatGPT. Często wiąże się to z instalacją niezbędnych zależności programowych, skonfigurowaniem serwera z odpowiednią konfiguracją oraz zabezpieczeniem serwera za pomocą mechanizmów uwierzytelniania i szyfrowania.
- Prześlij model: Prześlij swój niestandardowy model ChatGPT do wybranego środowiska hostingowego za pośrednictwem protokołu bezpiecznego przesyłania plików (SFTP) lub korzystając z usługi obiektowego przechowywania danych dostawcy chmury (np. Google Cloud Storage, Amazon S3 lub Azure Blob Storage).
- Udostępnij model za pośrednictwem interfejsu API: Utwórz interfejs API do obsługi żądań użytkowników i pobierania odpowiedzi z modelu. Można to osiągnąć za pomocą standardowych frameworków, takich jak FastAPI, Django lub Flask dla aplikacji opartych na języku Python. Przed przystąpieniem do dalszych czynności przetestuj funkcjonalność interfejsu API, aby zapewnić prawidłową integrację.
- Monitoruj wydajność: regularnie monitoruj wydajność swojego modelu, wykorzystanie zasobów i czas pracy za pomocą narzędzi do monitorowania serwera i niestandardowych skryptów. Skonfiguruj alerty, aby powiadamiać Cię w przypadku problemów, takich jak nadmierne zużycie zasobów, przerwy w świadczeniu usług lub anomalie w zachowaniu modelu.
- Konserwacja i aktualizacje: Upewnij się, że środowisko serwera i implementacje modeli są aktualne, okresowo aktualizując zależności oprogramowania, poprawki zabezpieczeń i regularnie optymalizując niestandardowy model ChatGPT w oparciu o opinie użytkowników i dane dotyczące wydajności.
Integracja modelu z aplikacjami zewnętrznymi
Po wdrożeniu niestandardowego ChatGPT i udostępnieniu go za pośrednictwem interfejsu API możesz zintegrować go z aplikacjami zewnętrznymi, takimi jak chatboty, systemy obsługi klienta lub platformy zarządzania treścią. Oto kilka wskazówek dotyczących integracji niestandardowego ChatGPT z aplikacjami zewnętrznymi:
- Wykorzystaj istniejącą architekturę wtyczek: wiele aplikacji zewnętrznych udostępnia możliwości wtyczek w celu rozszerzenia ich funkcjonalności. Twórz niestandardowe wtyczki dla tych platform, które współdziałają z niestandardowym interfejsem API ChatGPT, aby zapewnić bezproblemową integrację przy minimalnych modyfikacjach istniejącego systemu.
- Integracja ze frameworkami chatbotów: Implementuj swój niestandardowy model ChatGPT w popularnych frameworkach chatbotów, takich jak Microsoft Bot Framework, Dialogflow lub Rasa, korzystając z ich natywnych interfejsów API lub budując niestandardowe integracje. Umożliwi to chatbotowi wykorzystanie możliwości Twojego niestandardowego modelu ChatGPT.
- Połącz się z systemami CRM i systemami obsługi klienta: Zintegruj swój niestandardowy model ChatGPT z systemamizarządzania relacjami z klientami (CRM) i platformami obsługi klienta, takimi jak Zendesk lub Salesforce, korzystając z ich interfejsów API lub niestandardowych łączników, aby włączyć zaawansowane funkcje konwersacyjne AI, takie jak obsługa spraw i rozwiązywanie zgłoszeń .
- Wyjdź poza interakcje tekstowe: zwiększ możliwości niestandardowego ChatGPT, łącząc go z platformami głosowymi, takimi jak Amazon Alexa lub Google Assistant, i korzystając z funkcji zamiany mowy na tekst i tekstu na mowę, aby umożliwić interakcje głosowe z użytkownikami .
- Integracja z AppMaster: Korzystając z platformy AppMaster no-code, możesz bezproblemowo zintegrować swój niestandardowy model ChatGPT z aplikacjami zbudowanymi na platformie, aby usprawnić wdrażanie konwersacyjnej sztucznej inteligencji w swoich rozwiązaniach programowych. Usprawnia to włączanie interfejsów czatu i elementów interaktywnych do aplikacji.
Optymalizacja modelu w celu uzyskania lepszej wydajności
Ciągła optymalizacja jest niezbędna, aby w pełni wykorzystać niestandardowy model ChatGPT. Skorzystaj z tych strategii, aby zoptymalizować niestandardowy model ChatGPT w celu uzyskania lepszej wydajności:
- Monitoruj opinie użytkowników: zwracaj szczególną uwagę na opinie i odpowiedzi użytkowników generowane na podstawie niestandardowego modelu ChatGPT. Zidentyfikuj obszary, w których Twój model może wymagać ulepszeń, i wykorzystaj te informacje, aby poprowadzić dalsze dostrajanie zbioru danych.
- Dostosuj hiperparametry: eksperymentuj ze zmianą hiperparametrów, takich jak szybkość uczenia się, rozmiar partii i liczba epok szkoleniowych, aby znaleźć optymalną konfigurację dla niestandardowego modelu ChatGPT. Dostrajanie hiperparametrów może prowadzić do poprawy wydajności i efektywności modelu.
- Zaimplementuj czyszczenie modelu: zmniejsz rozmiar i złożoność niestandardowego modelu ChatGPT, usuwając niepotrzebne połączenia i parametry (wagi) w architekturze modelu. Może to zmniejszyć koszty obliczeniowe i zużycie zasobów, zachowując jednocześnie wysoką jakość wydajności i wyników.
- Wykorzystaj kwantyzację: techniki kwantyzacji mogą dodatkowo zoptymalizować model, zmniejszając precyzję wag i aktywacji w modelu bez znaczącego pogarszania wydajności. Może to poprawić wydajność, zmniejszyć opóźnienia i zmniejszyć zużycie zasobów.
- Przeprowadzaj testy w świecie rzeczywistym: przetestuj swój model za pomocą rzeczywistych danych i scenariuszy, aby odkryć nowe optymalizacje i ulepszenia. Dzięki temu Twój niestandardowy model ChatGPT pozostanie aktualny i osiągnie pożądany poziom dokładności i niezawodności.
Postępując zgodnie z tymi wytycznymi, możesz jeszcze bardziej zwiększyć wydajność i możliwości niestandardowego modelu ChatGPT, upewniając się, że niezawodnie spełnia on potrzeby Twoich użytkowników i aplikacji.
Wnioski i dalsze kroki
W tym przewodniku przedstawiliśmy przegląd tworzenia własnego niestandardowego ChatGPT za pomocą narzędzia GPT Builder OpenAI. Tworząc dostosowany do potrzeb konwersacyjny model sztucznej inteligencji, możesz osiągnąć lepszą wydajność i dokładniejsze zrozumienie konkretnego przypadku użycia. Następnym krokiem jest zapoznanie się z podstawowymi tematami, takimi jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i ocena modelu, aby uzyskać dogłębne zrozumienie podstawowych pojęć. Stale twórz iteracje i ulepszaj swój niestandardowy ChatGPT, aby zmaksymalizować jego efektywność i dostroić jego możliwości, aby lepiej spełniać wymagania Twojego projektu.
Ponadto rozważ zbadanie innych konwersacyjnych modeli sztucznej inteligencji i alternatywnych rozwiązań ramowych, aby uzyskać szerszą perspektywę na dostępne technologie w tej dziedzinie. Nawiąż kontakt ze społecznością open source, aby uczyć się na ich doświadczeniach i wykorzystywać jej wiedzę do dostrajania i optymalizacji niestandardowego ChatGPT.
Na koniec rozważ wykorzystanie platform takich jak AppMaster, potężnego narzędzia no-code do tworzenia aplikacji internetowych, mobilnych i backendowych, aby bezproblemowo zintegrować niestandardowy ChatGPT ze swoimi projektami. Umożliwi to wykorzystanie mocy konwersacyjnej sztucznej inteligencji w różnych aspektach rozwiązań programowych, zapewniając lepszą obsługę użytkownika i optymalizując wydajność aplikacji.
Dzięki odpowiedniemu podejściu i chęci eksperymentowania możesz stworzyć potężny, niestandardowy ChatGPT, który zaspokoi Twoje unikalne potrzeby i pomoże Twojemu projektowi wyróżnić się w stale rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji i technologii.
