チャットボットのファインチューニング：GPT-3とAIの力で優れた会話を
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- Akira Sakamoto
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高性能なチャットボットを開発するには、技術と精度が必要ですが、GPT-3とAIのファインチューニング技術を利用することで、データサイエンティストは魅力的で効率的な会話体験を作成できます。この記事では、言語モデル、エンベッド、カスタム調整などの重要な側面に焦点を当て、チャットボットのファインチューニングのステップバイステップの詳細なガイドに掘り下げます。
会話ボットを構築するための重要な技術
- プロンプトエンジニアリングにchatGPT3.5-turbo/4を活用
- ベクトル埋め込みを使用したChatGPTを利用
- DaVinciのような基礎モデルをファインチューニング
GPT-3とAIを使ったチャットボットのファインチューニングが、会話パターンを形作るために最も効果的です。
ステップ1：データ収集-あなたのチャットボットの基礎
あなたのチャットボットの品質は、トレーニングに使用されるデータに大きく依存します。YouTube API、Whisper、またはあなたの希望する会話スタイルを反映するトランスクリプトを検索して集めることができます。簡潔なPythonスクリプトは、データの収集と処理に役立ちます。
ステップ2：データ精製-最適なパフォーマンスへの道
最適なチャットボットのパフォーマンスには、優れたデータが不可欠です。これには文法の正確さを確認し、データを「プロンプト完了ペア」として構造化することが含まれます。
次のchatGPTプロンプトを使用して、プロンプト完了の質問を生成します：
"以下のテキストトランスクリプトをJSONL形式に変換してファインチューニングする必要があります。
例：形式は次の通りです。「prompt」：「Sundar Pichaiは何で知られていますか？」、「completion」：「Sundar PichaiはAlphabet Inc.およびその子会社Google LLCのCEOです。」
指定されたテキストに基づいて、適切な質問を5〜10作成し、JSONLでフォーマットします。「完了」はテキストから直接取得する必要があります。質問には「you」フォームを使用して、テキスト全体を使用してください："
ステップ3：ファインチューニングプロセス：魔法の香辛料
準備されフォーマットされたデータを使用して、GPT-3とAIを使用してチャットボットをファインチューニングする時間です。以下の手順に従ってください。
- ターミナルでファインチューニングエンドポイントを起動します。
- 調整するモデルを指定します。
- .jsonlファイルに名前を割り当てます。
カスタムファインチューニングされたモデルは、すぐにOpenAIプレイグラウンドからアクセスできるようになります。
要約する
優れたパフォーマンスを発揮するファインチューニングされたチャットボットを作成するには、次の手順に従ってください。
- テキストデータを収集します。
- データを精製してフォーマットします。
- プロンプト完了の質問を開発します。
- GPT-3とAIを使用してファインチューニングプロセスを実行します。
この包括的なガイドに従って、AI、言語モデル、エンベッドを利用して、本当に魅力的で効率的な会話体験を提供する、質問と回答のシナリオで優れたパフォーマンスを発揮するチャットボットを作成する準備ができます。