Обучение ChatGPT на собственных данных
Интерактивное чтение с помощью MEMWALKER расширяет возможности моделей искусственного интеллекта, делая диалоги более насыщенными и контекстно-зависимыми, расширяя границы возможностей современного искусственного интеллекта.
Запуск ChatGPT от OpenAI изменил развитие диалогового ИИ. Несмотря на впечатляющие возможности ChatGPT, возможности ChatGPT по своей сути ограничены фиксированными данными обучения с 2021 года. Для разработчиков программного обеспечения и технологических компаний обучение ChatGPT на пользовательских наборах данных является ключом к созданию индивидуальных помощников искусственного интеллекта, которые развиваются вместе с вашим бизнесом.
В этом подробном руководстве разработчики компании DST Global рассмотрят передовые методы для групп разработчиков программного обеспечения по обучению индивидуальных моделей ChatGPT с использованием таких методов, как точная настройка и интерактивное чтение MEMWALKER.
Преодоление ограничений обучения ChatGPT по умолчанию
Вкратце: ChatGPT был предварительно обучен OpenAI на огромном наборе данных общих знаний, включая Википедию, книги, веб-сайты и многое другое. Однако, поскольку эти данные обучения были заморожены в 2021 году, у ChatGPT есть некоторые естественные недостатки:
- Отсутствие осведомленности о недавних событиях или новых темах после 2021 года.
- Узкая экспертиза за пределами общих областей, таких как история и литература.
- Никаких личных способностей памяти, основанных на разговорах.
- Трудно поддерживать контекст в длинных диалогах.
Эти ограничения возникают непосредственно из фиксированного набора данных ChatGPT, в котором отсутствуют актуальные специализированные знания. Обучая ChatGPT на собственных тщательно отобранных данных, вы можете создать версию, адаптированную к вашей отрасли, тематике и бизнес-потребностям.
Ключевые подходы к обучению моделей ChatGPT
Существует несколько основных методов, которые команды разработчиков программного обеспечения могут использовать для настройки ChatGPT:
Точная настройка курируемых наборов данных
Один из простых подходов — сбор соответствующих текстов, таких как документы, электронные письма, руководства и т. д., для точной настройки модели ChatGPT. Процесс включает в себя:
- Составление пользовательского набора данных: соберите тексты, охватывающие темы и знания, которые вы хотите изучить ChatGPT.
- Очистка и предварительная обработка: приведите данные в стандартный формат. Анонимизируйте любую конфиденциальную информацию.
- Точная настройка модели: используйте API, такой как Anthropic, для загрузки набора данных и дальнейшего обучения ChatGPT посредством обратного распространения ошибки.
Точная настройка напрямую привносит ваши отраслевые знания в ChatGPT.
Интерактивное чтение с MEMWALKER
Для длинного текста передовые методы, такие как MEMWALKER, позволяют более эффективно обрабатывать контекст во время обучения. MEMWALKER имеет две фазы:
Построение дерева памяти: длинные тексты разбиваются на сегменты. Каждый сегмент сводится к узлам, образующим древовидную структуру.
- Навигация по дереву: отвечая на вопрос, ИИ обходит дерево, чтобы собрать важные сведения из узлов.
Этот подход позволяет сохранять контекст в длинных примерах.
Вы также можете использовать расширение поиска, индексируя свой набор данных и комбинируя поиск с ChatGPT. Это позволяет использовать большие объемы нишевых данных во время вывода.
- Создайте векторный индекс: индексируйте свою собственную текстовую коллекцию для семантического поиска.
- Интеграция поиска: при запросе ChatGPT сначала извлекайте релевантные тексты из индекса.
- Генерация ответов. Пусть ChatGPT использует эти тексты для предоставления ответов.
Вместе эти методы позволяют существенно настраивать знания ChatGPT. Далее мы рассмотрим шаги по обучению вашей собственной модели.
Собираем все вместе: как тренировать ChatGPT
Давайте рассмотрим практическое руководство по обучению вашей собственной модели ChatGPT, адаптированной к вашему сценарию использования:
1. Соберите и подготовьте данные для обучения
- Соберите разнообразный набор данных текстового контента, связанного с вашей отраслью или темами. Собирайте соответствующие веб-сайты, собирайте документацию по продуктам, создавайте собственные статьи и т. д.
- Очистите данные, исключив дубликаты текстов, исправив проблемы с форматированием и анонимизировав любую личную информацию.
- Разделите набор данных на обучающее, проверочное и тестовое подмножества.
2. Загрузите свои данные на платформу искусственного интеллекта.
- Используйте такую платформу, как Anthropic или Cohere, для загрузки своих наборов данных. Обязательно правильно маркируйте разделения данных.
- В качестве базовой выберите архитектуру модели ChatGPT, например Claude, или модель GPT-3.
3. Проведите дополнительное обучение
- Точная настройка базовой модели для вашего тренировочного разделения с помощью тренировки градиентного спуска. Проверьте свой набор разработчиков.
- Рассмотрите возможность использования таких методов, как MEMWALKER, для длинных текстов.
- Для поиска можно индексировать тексты и интегрировать семантический поиск.
4. Оцените своего индивидуального чат-бота
- Проверьте свою специально обученную модель на тестовом наборе и в реальных разговорах.
- Проанализируйте запоминаемость модели ключевых понятий, актуальность и связность разговора.
- Итеративно совершенствуйтесь, собирая больше данных о слабых сторонах и проводя переобучение.
- Если все устраивает, разверните свой собственный ChatGPT с помощью API, предлагаемых платформами искусственного интеллекта.
- Настройте производственные экземпляры и интегрируйте их в свои приложения и рабочие процессы бизнеса.
- Контролируйте и поддерживайте модель, переобучая ее по мере необходимости на новых данных.
Реальные применения пользовательских чат-ботов
Для специально обученных моделей ChatGPT в бизнесе открываются безграничные возможности:
- Боты поддержки клиентов: обучайтесь документации по продуктам, руководствам и ответам на распространенные вопросы.
- Боты для отраслевого анализа: собирайте отчеты о доходах, пресс-релизы и статьи для ответов на финансовые вопросы.
- Боты-эксперты по предметам: преподают медицину, право, инженерное дело и т. д., обучаясь по учебникам и исследовательским работам.
- Боты корпоративной культуры: помогают новым сотрудникам принимать на работу, обучая их внутренним вики-сайтам, справочникам и истории обмена сообщениями.
Как видите, практически любая отрасль или ниша могут получить выгоду от индивидуального и знающего помощника ChatGPT. Эта настройка открывает гораздо больше возможностей для общения, соответствующих вашим сценариям использования.
Сфера интерактивного чтения предлагает множество практических приложений. Возьмем, к примеру, расширенную генерацию поиска ( RAG ), которая объединяет поиск с генерацией текста. Такие модели могут значительно выиграть от MEMWALKER, позволяя им эффективно извлекать соответствующую информацию из обширных коллекций документов.
Кроме того, компании могут использовать возможности пользовательских чат-ботов с искусственным интеллектом, интегрированных с MEMWALKER. Это гарантирует, что их чат-боты смогут вести более широкие и естественные разговоры, сохраняя при этом необходимый контекст.
С продолжающимся развитием моделей большого языка (LLM) потенциал интерактивного чтения только расширяется. Это открывает путь ИИ к умелому управлению задачами, требующими глубокого понимания контекста, памяти и логического рассуждения.
Будущее обучения больших моделей искусственного интеллекта
Такие методы, как интерактивное чтение, указывают на более человечную обработку контекста в больших языковых моделях. Поскольку LLM становятся все больше, сокращение их потребности в данных будет иметь решающее значение. Эффективное кодирование информации также позволяет использовать более специализированные нишевые знания.
Для команд-разработчиков программного обеспечения обучение эффективному обучению и настройке таких моделей, как ChatGPT, открывает огромные возможности. В сочетании с такими методами, как расширение поиска, мы неуклонно движемся к созданию ИИ-помощников, которые могут вести содержательные и глубокие беседы, охватывающие широкий спектр тем. Впереди захватывающие времена: модели продолжают становиться умнее!
Разработчики DST Global надеются, что это руководство пролило свет на эффективные методы обучения вашего собственного бота ChatGPT. Имея правильные данные и эффективные подходы к обучению, вы можете создать диалоговых агентов, специализирующихся на вашем бизнесе по разработке программного обеспечения и разработчиках.
#dst #dstglobal #дст #дстглобал #ОбучениеИИ #ChatGPT #ии #искусственныйинтеллект #MEMWALKER #OpenAI #Anthropic #Cohere #API #LLM #Claude #чатбот #Данные #вычисления #Структураданных
Источник: https://dstglobal.ru/club/883-obuchenie-chatgpt-na-sobstvennyh-dannyh