翻訳者 | 李睿 レビュー | Chonglou 制作:51CTO テクノロジースタック(WeChat ID:blog) OpenAI が立ち上げた ChatGPT は、会話型人工知能にとって革命的なものです。すぐに使える機能は素晴らしいですが、ChatGPT の機能は 2021 年に利用可能なトレーニング データによって本質的に制限されています。ソフトウェア開発者やテクノロジー企業にとって、カスタム データセットで ChatGPT をトレーニングすることは、オーダーメイドの AI アシスタントを作成するための鍵となります。 この包括的なガイドでは、微調整や memwalker インタラクティブ読み取りなどの手法を使用して、ソフトウェア チームがカスタム ChatGPT モデルをトレーニングするためのベスト プラクティスについて説明します。 1. ChatGPTのデフォルトトレーニングの限界を克服するChatGPT は、Wikipedia、書籍、ウェブサイトなどを含む一般知識の大規模なデータセットを使用して OpenAI によって事前トレーニングされました。これらのトレーニング データは 2021 年に収集されたため、ChatGPT にはいくつかの自然な弱点があります。
これらの制限は、最先端の専門知識が欠如している ChatGPT の固定データセットから直接生じています。ユーザーは、独自のデータで ChatGPT をトレーニングすることで、業界、トピック、ビジネスニーズに合ったバージョンを作成できます。 2. ChatGPTモデルのトレーニングのための主要な方法ソフトウェア開発チームが ChatGPT をカスタマイズするために使用できるコアテクニックがいくつかあります。 (1)キュレーションされたデータセットを微調整するシンプルで直接的なアプローチは、ドキュメント、電子メール、マニュアルなどの関連テキストを収集して、ChatGPT モデルを微調整することです。このプロセスには以下が含まれます。
微調整により、ユーザーの専門知識が ChatGPT に直接注入されます。 (2)MEMWALKERインタラクティブ読書の利用長い形式のテキストの場合、MEMWALKER などの高度な技術により、トレーニング中にシナリオをより効果的に処理できます。 MEMWALKER には 2 つのステージがあります。
このアプローチにより、長い例でもシナリオを維持できます。 (3)検索強化ユーザーは、データセットにインデックスを付け、検索を ChatGPT と組み合わせることで、検索拡張機能を使用することもできます。これにより、推論時に大量のニッチデータを活用できるようになります。
これらの技術を組み合わせることで、ChatGPT の知識の重要なカスタマイズが可能になります。次に、ユーザーはいくつかの手順を実行して独自のモデルをトレーニングできます。 3. ChatGPTモデルのチャットスキルをトレーニングする方法ユーザーは、実践ガイドに従って、ユースケースに合わせて独自の ChatGPT モデルをトレーニングできます。 (1)トレーニングデータの収集と準備
(2)AIプラットフォームにデータをアップロードする
(3)追加研修の実施
(4)カスタムチャットボットの評価
(5)展開モデル
モデルを監視および維持し、必要に応じて新しいデータで再トレーニングします。 4. カスタムチャットボットの実用化特別にトレーニングされた ChatGPT モデルは、商用アプリケーションにおいて無限の可能性を秘めています。
ご覧のとおり、ほぼすべての業界やニッチが、カスタマイズされた知識豊富な ChatGPT アシスタントから恩恵を受けることができます。カスタマイズにより、ユーザーのユースケースに合わせた、より関連性の高い会話機能が利用できるようになります。 インタラクティブな読書の分野には、豊富な実用的なアプリケーションがあります。検索とテキスト生成を組み合わせた Retrieval-Augmented Generation (RAG) を例に挙げてみましょう。これらのモデルは MEMWALKER から大きな恩恵を受けることができ、大規模なドキュメント コレクションから関連する洞察を効果的に抽出できるようになります。 さらに、企業は MEMWALKER と統合されたカスタム AI チャットボットを活用して、必要なコンテキストを維持しながら、より広範で自然な会話を行うことができます。 大規模言語モデル (LLM) が進歩するにつれて、インタラクティブな読み取りの可能性は拡大するばかりです。これにより、コンテキスト、メモリ、論理的推論に関する豊富な理解を必要とするタスクを AI が管理できるようになります。 5. 大規模AIモデルのトレーニングの将来インタラクティブな読み取りなどの方法は、大規模な言語モデルでより人間に近いシーン処理を実現するのに役立ちます。大規模言語モデル (LLM) が大きくなるにつれて、データ使用量の削減が重要になります。効果的な情報エンコーディングにより、より専門的なニッチな知識を活用することも可能になります。 ソフトウェア開発チームにとって、ChatGPT のような大規模な言語モデルを効果的にトレーニングおよびカスタマイズする方法を学ぶことは、企業にさらなるチャンスをもたらすでしょう。検索強化などのテクノロジーと組み合わせることで、これらの AI アシスタントは幅広いトピックについて有意義で詳細な会話を行えるようになり、着実に AI アシスタントへと進化しています。 このガイドによって、ChatGPT ボットをトレーニングするための効果的な手法が明らかになったと思います。適切なデータと効果的なトレーニング方法を使用することで、ユーザーはソフトウェア ビジネスや開発者向けの専門的な会話エージェントを作成できます。 オリジナルリンク: https://dzone.com/articles/training-chatgpt-on-your-own-data-a-guide-for-soft |
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