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.

Поисковое увеличение

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.

5. Разверните свою модель

- 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.