Addestrare ChatGPT sui propri dati Una guida per gli sviluppatori software

Addestrare ChatGPT sui tuoi dati una guida per gli sviluppatori software

Il lancio di ChatGPT di OpenAI è stato trasformativo per l’intelligenza artificiale conversazionale. Sebbene impressionante “out-of-the-box”, le capacità di ChatGPT sono intrinsecamente limitate dai dati di addestramento fissi del 2021. Per sviluppatori software e aziende tecnologiche, addestrare ChatGPT su set di dati personalizzati è essenziale per creare assistenti AI su misura che si evolvano con la tua attività.

In questa guida completa, esploreremo le migliori pratiche per i team di sviluppo software per addestrare modelli ChatGPT personalizzati utilizzando tecniche come il fine-tuning e la lettura interattiva MEMWALKER.

Superare i Limiti dell’Addestramento Predefinito di ChatGPT

Come breve background, ChatGPT è stato pre-addestrato da OpenAI su un enorme set di dati di conoscenza generale, compresi Wikipedia, libri, siti web e altro ancora. Tuttavia, poiché questi dati di addestramento sono stati congelati nel 2021, ChatGPT presenta alcune debolezze naturali:

• Nessuna consapevolezza degli eventi recenti o dei temi emergenti dopo il 2021.
• Competenze limitate al di fuori di domini comuni come storia e letteratura.
• Nessuna capacità di memoria personale basata su conversazioni.
• Difficoltà nel mantenere il contesto in dialoghi lunghi.

Queste limitazioni derivano direttamente dal set di dati fissi di ChatGPT che manca di conoscenze specializzate e aggiornate. Addestrando ChatGPT con i tuoi dati personalizzati, puoi creare una versione su misura per il tuo settore, argomento e bisogni aziendali.

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Approcci Chiave per Addestrare Modelli ChatGPT

Ci sono alcune tecniche fondamentali che i team di sviluppo software possono utilizzare per personalizzare ChatGPT:

Fine-Tuning su Dataset Curati

Un approccio semplice è raccogliere testi pertinenti come documenti, email, manuali, ecc., per effettuare il fine-tuning di un modello ChatGPT. Il processo include:

• Creare un dataset personalizzato: Raccogli testi che coprano gli argomenti e le conoscenze che desideri far apprendere a ChatGPT.
• Pulizia e preprocessing: Formattare i dati in un formato standard. Anonimizzare eventuali informazioni sensibili.
• Fine-tuning del modello: Utilizzare un’API come quella di Anthropic per caricare il dataset e addestrare ulteriormente ChatGPT attraverso la backpropagation.

Il fine-tuning trasferisce direttamente le conoscenze specifiche del tuo settore a ChatGPT.

Lettura Interattiva con MEMWALKER

Per il testo a lungo formato, le tecniche avanzate come MEMWALKER consentono una gestione più efficiente del contesto durante l’addestramento. MEMWALKER prevede due fasi:

• Costruzione di un albero di memoria: I testi lunghi vengono suddivisi in segmenti. Ogni segmento viene riassunto in nodi che formano una struttura ad albero.

• Navigazione nell’albero: Quando si risponde a una domanda, l’IA naviga nell’albero per raccogliere dettagli rilevanti dai nodi.

Questo approccio consente di mantenere il contesto in esempi estesi.

Recupero Aumentato

Puoi anche utilizzare il recupero aumentato indicizzando il tuo dataset e combinando la ricerca con ChatGPT. Ciò consente di accedere a grandi volumi di dati di nicchia durante l’elaborazione.

• Costruisci un indice vettoriale: Indicizza la tua raccolta di testi personalizzata per la ricerca semantica.
• Integra il recupero: Quando interrogata, ChatGPT mostra prima testi pertinenti dall’indice.
• Genera risposte: Fai sì che ChatGPT consumi quei testi per informare le sue risposte.

Insieme, queste tecniche permettono una significativa personalizzazione delle conoscenze di ChatGPT. Successivamente, illustreremo i passaggi per addestrare il tuo modello personalizzato.

Mettere Tutto Insieme: Come Addestrare il Tuo ChatGPT

Passiamo attraverso una guida pratica per addestrare il proprio modello di ChatGPT personalizzato per il proprio caso d’uso:

1. Raccogli e Prepara i Dati di Addestramento

• Compila un dataset variegato di contenuti testuali correlati alla tua industria o argomenti. Effettua scraping di siti web pertinenti, raccogli documentazione sui prodotti, crea articoli personalizzati, ecc.
• Pulisci i dati eliminando i testi duplicati, risolvendo problemi di formattazione e anonimizzando eventuali informazioni private.
• Dividi il tuo dataset in sottoinsiemi di addestramento, convalida e test.

2. Carica i Tuoi Dati su una Piattaforma di Intelligenza Artificiale

• Utilizza una piattaforma come Anthropic o Cohere per caricare i tuoi dataset. Assicurati di etichettare correttamente le divisioni dei dati.
• Scegli un’architettura del modello ChatGPT come Claude o un modello GPT-3 come base.

3. Esegui un Addestramento Aggiuntivo

• Raffina il modello di base sul tuo sottoinsieme di addestramento attraverso l’addestramento con discesa del gradiente. Valida sul tuo set di sviluppo.
• Considera l’utilizzo di tecniche come MEMWALKER per testi lunghi.
• Per il recupero delle informazioni, indicizza i testi e integra la ricerca semantica.

4. Valuta il Tuo Chatbot Personalizzato

• Testa il tuo modello appositamente addestrato sul tuo set di test e conversazioni del mondo reale.
• Analizza il richiamo del modello dei concetti chiave, la pertinenza e la coerenza conversazionale.
• Migliora in modo iterativo raccogliendo più dati sulle debolezze e ripetendo l’addestramento.

5. Distribuisci il Tuo Modello

• Quando sei soddisfatto, distribuisci il tuo ChatGPT personalizzato attraverso le API offerte dalle piattaforme di intelligenza artificiale.
• Configura le istanze di produzione e integrale nelle tue applicazioni e nel flusso di lavoro aziendale.
• Monitora e mantieni il modello, ripetendo l’addestramento se necessario con nuovi dati.

Applicazioni del Mondo Reale dei Chatbot Personalizzati

Esistono infinite possibilità per modelli ChatGPT appositamente addestrati in ambito aziendale:

• Assistenti per il supporto clienti: Addestrali sulla documentazione dei prodotti, manuali e domande comuni.
• Assistenti per l’analisi industriale: Assimila rapporti finanziari, comunicati stampa e articoli per rispondere a domande finanziarie.
• Assistenti di esperti in specifiche tematiche: Insegna medicina, legge, ingegneria, ecc., addestrandoli su manuali e paper di ricerca.
• Assistenti per la cultura aziendale: Aiutano nell’integrazione di nuovi assunti, addestrandoli su wikis interne, manuali e cronologia dei messaggi.

Come puoi vedere, praticamente ogni settore o ambito specifico può beneficiare di un assistente ChatGPT personalizzato e competente. La personalizzazione offre abilità conversazionali molto più pertinenti alle tue esigenze.

Il Futuro dell’Addestramento dei Grandi Modelli di Intelligenza Artificiale

Metodi come la lettura interattiva puntano a un’elaborazione del contesto più simile a quella umana nei grandi modelli linguistici. Con l’aumentare delle dimensioni dei LLM, sarà fondamentale ridurre la loro fame di dati. Un’efficiente codifica delle informazioni consente anche di accedere a conoscenze specialistiche più specifiche.

Per i team di sviluppo software, imparare a addestrare ed adattare efficacemente modelli come ChatGPT apre immense opportunità. In combinazione con tecniche come il recupero delle informazioni, ci stiamo avvicinando sempre di più ad assistenti AI in grado di avere conversazioni significative e approfondite su una vasta gamma di argomenti. Tempi entusiasmanti ci aspettano mentre i modelli diventano sempre più intelligenti!

Speriamo che questa guida abbia fornito delle tecniche produttive per addestrare il proprio bot ChatGPT personalizzato. Con i giusti dati e approcci di addestramento efficienti, puoi creare agenti conversazionali specializzati per la tua attività software e i tuoi sviluppatori.