pl 
en 
Wprowadzenie
Trudno jest stworzyć chatbota, który może prowadzić odpowiednie i realistyczne rozmowy. Model GPT-2 został udoskonalony dla zadań konwersacyjnych po przeszkoleniu na ogromnej ilości danych tekstowych. W tym poście prześledzimy, jak wytrenować model ChatGPT (Chat Generative Pre-training Transformer), aby mógł być dostosowany do rozumienia wskazówek konwersacyjnych i reagowania na nie w sposób zbliżony do ludzkiego. Omówimy szczegółowo kluczowe elementy tego podejścia i jak pomagają one stworzyć chatbota, który może prowadzić rozmowy w sposób naturalny.
Jak powstał ChatGPT?
ChatGPT jest wariantem GPT (Generative Pre-training Transformer), który jest modelem językowym opartym na transformacie, opracowanym przez OpenAI. GPT został wytrenowany na ogromnym zbiorze danych tekstów internetowych i dostrojony do konkretnych zadań, takich jak tłumaczenie języków i odpowiadanie na pytania. GPT-2, zaawansowana wersja GPT, została wytrenowana na jeszcze większej ilości danych i ma zdolność generowania tekstu podobnego do ludzkiego. ChatGPT jest precyzyjnie dostrojoną wersją GPT-2, aby poprawić jego wydajność w zadaniach konwersacyjnej AI.
Trening ChatGPT zazwyczaj obejmuje następujące kroki:
Zbierz duży zbiór danych tekstu konwersacyjnego, taki jak transkrypcje czatów z obsługi klienta, rozmowy w mediach społecznościowych lub inne formy dialogu.
O czym należy pamiętać podczas wykonywania tego zadania?
- Zbiór danych powinien być wystarczająco duży, aby uchwycić szeroką gamę stylów i tematów rozmów. Im bardziej zróżnicowane dane, tym lepiej model będzie w stanie obsłużyć różne typy danych wejściowych i wygenerować bardziej realistyczne i odpowiednie odpowiedzi.
- Dane powinny być reprezentatywne dla typów rozmów, do których model będzie wykorzystywany. Na przykład, jeśli model będzie używany w chatbocie do obsługi klienta, powinien być trenowany na transkrypcjach rozmów z obsługi klienta.
- Jeśli to możliwe, uwzględnij różnych mówców i języki. Dzięki temu model nauczy się generować odpowiednie odpowiedzi w różnych kontekstach i dla różnych typów użytkowników.
- Dane powinny być zróżnicowane pod względem liczby mówców, języków, akcentów i tła kulturowego.
- Oznacz dane kontekstem rozmowy, takim jak temat, intencje, sentyment, itp.
- Pamiętaj, aby odfiltrować wszelkie informacje osobiste, dane wrażliwe lub dane, które mogłyby zostać wykorzystane do identyfikacji osoby.
Wstępne przetwarzanie danych w celu oczyszczenia i sformatowania ich do treningu modelu. Może to obejmować tokenizację tekstu, usunięcie znaków specjalnych i konwersję tekstu na małe litery.
Kluczową częścią szkolenia modelu konwersacyjnego, takiego jak ChatGPT, jest wstępne przetwarzanie danych. Korzystne jest uporządkowanie i oczyszczenie danych, aby model mógł być łatwo trenowany. Tokenizacja jest aktem dzielenia tekstu na mniejsze części, takie jak słowa lub frazy, w sposób bardziej szczegółowy. Pomaga to w przekształceniu tekstu w format, który model może przetwarzać szybciej. Do przeprowadzenia procedury tokenizacji można użyć aplikacji takiej jak NLTK lub SpaCy.
Eliminacja znaków specjalnych i zmiana wielkości liter w tekście to kolejne kluczowe kroki. Konwersja tekstu na małe litery pomaga ujednolicić dane i obniża ilość unikalnych słów, których model musi się nauczyć. Znaki specjalne mogą powodować problemy podczas treningu modelu. Dobrym pomysłem jest również zastąpienie dat lub liczb konkretnym tokenem, takim jak "NUM" lub "DATE" podczas przygotowywania danych. W tym procesie dobrze jest również zastąpić terminy, które są nieznane lub nie występują w leksykonie modelu, unikalnym tokenem, takim jak "UNK".
Kluczowe jest zauważenie, że przygotowanie danych może być czasochłonne, ale jest konieczne, aby model mógł skorzystać z danych. Wstępne przetwarzanie danych ułatwia modelowi ich interpretację i uczenie się z nich. Sprawia również, że dane są bardziej spójne.
Dostosuj wstępnie wytrenowany model GPT-2 na zestawie danych konwersacyjnych, używając frameworka takiego jak biblioteka Hugging Face's Transformers.
Procedura obejmuje dostosowanie hiperparametrów modelu i przeprowadzenie kilku epok treningowych na zestawie danych konwersacyjnych. Można to osiągnąć wykorzystując framework taki jak biblioteka Hugging Face's Transformers, open-source'owy zestaw narzędzi do przetwarzania języka naturalnego, który oferuje wstępnie wytrenowane modele i przyjazne interfejsy do ich optymalizacji.
Uzasadnieniem dla dostrajania wstępnie wytrenowanego modelu jest to, że został on wcześniej wytrenowany na dużym zbiorze danych i ma solidne pojęcie o ogólnej strukturze języka. Model może być udoskonalony na zestawie danych konwersacyjnych, dzięki czemu może nauczyć się produkować odpowiedzi, które są bardziej dostosowane do tematu rozmowy. Ulepszony model będzie lepiej radził sobie z produkcją.
Należy pamiętać, że hiperparametry modelu, takie jak szybkość uczenia, rozmiar partii i liczba warstw, są często zmieniane podczas fazy dostrajania. Hiperparametry te mogą znacząco wpływać na wydajność modelu, dlatego konieczne jest eksperymentowanie z różnymi ustawieniami w celu znalezienia idealnego. Dodatkowo, w zależności od rozmiaru zbioru danych konwersacyjnych i złożoności modelu, procedura dostrajania może wymagać znacznej ilości czasu i zasobów obliczeniowych. Jednak aby model mógł zrozumieć dokładne niuanse i wzorce dialogu oraz stać się bardziej przydatny do zadania, ten etap jest niezbędny.
Oceniaj działanie modelu na zatrzymanym zestawie testowym, aby upewnić się, że generuje on realistyczne i odpowiednie odpowiedzi.
Przytrzymany zestaw testowy, który jest zbiorem danych różniącym się od danych używanych do szkolenia i dostrajania modelu, jest jedną z popularnych strategii. Zdolność modelu do generowania realistycznych i trafnych odpowiedzi jest oceniana przy użyciu held-out testu.
Pomiar zdolności modelu konwersacyjnego do dostarczania odpowiednich i realistycznych odpowiedzi jest typową techniką oceny jego wydajności. Można to osiągnąć poprzez ocenę podobieństwa pomiędzy odpowiedziami wygenerowanymi przez model i napisanymi przez człowieka. Wykorzystanie metryk takich jak BLEU, METEOR, ROUGE i innych jest jednym z podejść do tego celu. Metryki te oceniają, jak porównywalne są do siebie odpowiedzi wygenerowane automatycznie i napisane ręcznie.
Można również zmierzyć zdolność modelu konwersacyjnego do rozumienia i reagowania na różne dane wejściowe. Osiąga się to, wystawiając model na próbę z różnymi wejściami i oceniając, jak dobrze na nie reaguje. Model testuje się używając danych wejściowych z różnymi intencjami, tematami lub uczuciami, a następnie ocenia się jak efektywnie potrafi na nie reagować.
Użyj wytrenowanego modelu do generowania odpowiedzi na nowe dane wejściowe.
Raz wytrenowany i ulepszony model może być wykorzystany do generowania odpowiedzi na nowe dane wejściowe. Ostatnim etapem tworzenia chatbota jest testowanie modelu, aby upewnić się, że może on realistycznie i odpowiednio reagować na nowe dane wejściowe. Wyszkolony model przetwarza dane wejściowe przed wygenerowaniem odpowiedzi. Należy pamiętać, że kaliber reakcji będzie zależał od ustawienia danych szkoleniowych i procedury dostrajania.
Kontekst jest kluczowy, gdy używamy wytrenowanego modelu do generowania odpowiedzi w rozmowie. Aby wygenerować odpowiedzi, które są istotne i odpowiednie dla bieżącej konwersacji, ważne jest, aby śledzić historię rozmowy. W tym celu można wykorzystać menedżera dialogu, który zarządza historią konwersacji i tworzy odpowiednie dane wejściowe dla modelu.
Szczególnie w przypadku zastosowania wyszkolonego modelu do generowania odpowiedzi, krytyczne jest zapewnienie jakości odpowiedzi generowanych przez model. Ponieważ model może nie zawsze tworzyć odpowiednie lub realistyczne odpowiedzi, powinna istnieć technika eliminacji niewłaściwych odpowiedzi. Użycie fazy post-processingu, która odfiltrowałaby nieodpowiednie odpowiedzi i wybrała najlepszą z nich jest jednym ze sposobów, aby to osiągnąć.
Wnioski
Szkolenie modelu ChatGPT jest wieloetapowym procesem, który wymaga dużej ilości danych. Model GPT-2 z jego zdolnością do generowania tekstu podobnego do ludzkiego i dostrojenie go z zestawem danych konwersacyjnych może prowadzić do bardzo potężnych wyników, które mogą być niezwykle pomocne w codziennym życiu. Proces szkolenia jest niezbędny do stworzenia chatbota, który będzie w stanie zrozumieć i odpowiedzieć na podpowiedzi konwersacyjne w naturalny i bezproblemowy sposób. W miarę rozwoju dziedziny AI, rozwój zaawansowanych chatbotów będzie odgrywał coraz większą rolę w ulepszaniu sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią. Zainteresowany? Sprawdź nasze inne artykuły związane z AI!
