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软件开发人员指南:在自己的数据上训练ChatGPT

2024-11-30 02:35

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审校 | 重楼 

出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)

OpenAI公司推出的ChatGPT对于对话式人工智能具有革命性意义。虽然其开箱即用的功能令人印象深刻,但ChatGPT的功能本质上受到2021年固有训练数据的限制。对于软件开发人员和科技公司来说,在自定义数据集上训练ChatGPT是创建量身定制的人工智能助手的关键。

在这个全面的指南中,将探索软件团队使用微调和MEMWALKER交互式阅读等技术来训练定制ChatGPT模型的最佳实践。

1、克服ChatGPT默认训练的局限性

ChatGPT是由OpenAI公司在一个庞大的通用知识数据集上进行了预训练,包括维基百科、书籍、网站等。由于这些训练数据是在2021年收集的,ChatGPT有一些天然的弱点:

这些限制直接来自ChatGPT的固定数据集,该数据集缺乏最新的专业知识。用户通过在自己的数据上训练ChatGPT,可以创建适合自己的行业、主题和业务需求的版本。

2、训练ChatGPT模型的关键方法

软件开发团队可以使用一些核心技术来定制ChatGPT:

(1)对Curated数据集进行微调

一种简单直接的方法是收集相关文本,例如文档、电子邮件、手册等,以微调ChatGPT模型。这个过程包括:

微调直接将用户的专业知识灌输到ChatGPT中。

(2)采用MEMWALKER互动阅读

对于长格式文本,MEMWALKER等先进技术可以在训练期间更有效地处理场景。MEMWALKER有两个阶段:

这种方法允许在冗长的示例中维护场景。

(3)检索增强

用户还可以通过索引数据集并将搜索与ChatGPT相结合来使用检索增强功能。这允许在推理时利用大量的利基数据。

总之,这些技术支持对ChatGPT知识进行重要的定制。接下来,用户可以通过一些步骤来训练自己的模型。

3、如何训练ChatGPT模型的聊天技巧

用户可以通过实践指南来训练自己的ChatGPT模型,以适合其用例:

(1)收集和准备训练数据

(2)将数据上传到人工智能平台

(3)进行额外训练

(4)评估自定义聊天机器人

(5)部署模型

·监控和维护模型,根据需要对新数据进行再培训。

4、自定义聊天机器人的实际应用

经过专门训练的ChatGPT模型在商业应用中有无限的可能性:

正如人们所看到的,几乎任何行业或利基领域都可以从定制的、知识渊博的ChatGPT助手中受益。自定义解锁了与用户的用例相一致的更多相关的对话能力。

互动阅读领域提供了大量的实际应用。以检索增强生成(RAG)为例,它融合了检索和文本生成。这些模型可以从MEMWALKER中受益匪浅,使它们能够有效地从大量文档集合中提取相关的见解。

此外,企业可以利用集成了MEMWALKER的自定义人工智能聊天机器人进行更广泛、更自然的对话,同时保留必要的场景。

随着大型语言模型(LLM)的不断发展,交互式阅读的潜力只会不断扩大。它为人工智能管理需要对场景、记忆和逻辑推理有丰富理解的任务铺平了道路。

5、训练大型人工智能模型的未来

像交互式阅读这样的方法有利于导向在大型语言模型中更像人类的场景处理。随着大型语言模型(LLM)的规模越来越大,减少他们对数据的渴求将是至关重要的。有效的信息编码也允许利用更专业的利基知识。

对于软件开发团队来说,学习如何有效地训练和定制像ChatGPT这样的大语言模型会给企业带来更多的机会。结合检索增强等技术,这些人工智能助手可以在广泛的主题上进行有意义的、深入的对话,稳步向人工智能助手迈进。

希望这一指南能够阐明训练ChatGPT机器人的有效技术。有了正确的数据和有效的训练方法,用户就可以为其软件业务和开发人员创建专门的对话代理。

原文链接:https://dzone.com/articles/training-chatgpt-on-your-own-data-a-guide-for-soft

来源:51CTO技术栈内容投诉

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