Что такое обучение ChatGPT на своих данных
В данной статье мы рассмотрим алгоритм под названием «gLoRA», созданный специалистами из компании Yes Ai. Этот алгоритм функционирует в рамках бота для Телеграма, известного как @yes_ai_bot.
Алгоритм gLoRA, что расшифровывается как «gpt Low Rank Adaptation», представляет собой метод низкоуровневой адаптации для искусственного интеллекта, в частности, для ChatGPT.
Этот алгоритм может оказаться полезным в различных областях применения:
- для обучения на индивидуальных статьях с целью формирования ответов на специфические вопросы;
- для разработки обучающих программ по созданию промптов для нейросетей, которые способны генерировать изображения на основе текстового описания;
- для анализа текстовой переписки с клиентской поддержкой с целью создания автоматизированных ответов на запросы клиентов.
Возможности использования алгоритма gLORA действительно обширны, и вы можете самостоятельно определить, какие задачи он поможет решить в вашей практической деятельности.
Механизм алгоритма gLoRA — обучение ChatGPT
В качестве источника обучения для модели gLoRA вы можете использовать любые ресурсы, доступные в интернете. Это дает возможность в дальнейшем получать основанные на этих данных ответы на ваши запросы в любой момент.
При отправке промпта боту @yes_ai_bot с описанием вопроса и идентификатором ранее обученной модели gLoRA, наша система начнет процесс поиска, отбора и анализа информации, чтобы нейросеть ChatGPT смогла предоставить точный ответ.
Если в вашей персонализированной модели gLoRA не найдется информация для ответа на вопрос, бот Yes Ai уведомит вас о том, что ответ пока не входит в базу знаний нейросети. Тем не менее, предоставляется возможность дополнительного обучения модели gLoRA путем добавления новых данных. Это особенно удобно для создания и расширения собственной базы знаний, например, о вашем бизнесе.
Вариант применения моделей gLoRa в Telegram
Вам, возможно, известно ограничение мессенджера Телеграм на размер сообщений, отправляемых для получения ответов от искусственного интеллекта ChatGPT. Эту проблему можно обойти с использованием алгоритма gLoRA, интегрированного в @yes_ai_bot. Это позволяет подготовить модель, обучив ее на всех доступных текстах и документах, что в дальнейшем дает возможность задавать вопросы, опираясь на созданную локальную базу данных. При этом количество текстового материала для обучения модели не имеет существенных ограничений.
Чтобы настроить ChatGPT на использование информации с определенных сайтов, выполните следующие шаги в Телеграм-боте @yes_ai_bot:
Заметка. Мы настоятельно советуем сразу же сохранять ключи доступа к gLoRA, поскольку в дальнейшем поиск этих данных в переписке с ботом может потребовать значительных усилий.
Стоимость обучения gLoRA по одной ссылке составляет 🔅 1 монету. Таким образом, при предоставлении 35 URL-адресов общая стоимость обучения составит 🔅 35 монет. Оплата производится единоразово. В случае невозможности открыть какую-либо из ссылок во время обучения, монеты за нее не списываются.
Для того чтобы задействовать gLoRA в создании ответов на ваши вопросы, доступны различные ключи gLoRA, в том числе те, что были разработаны вами лично или другими пользователями Yes Ai.
Вот пример того, как можно сформулировать запрос с применением gLoRA: <glora:1263> как составить эффективный промпт для создания аниме-иллюстраций
Заметка. При работе с нейросетью вы имеете возможность активировать до двух ключей <glora:****> в рамках одного запроса. Это позволит получать ответы, используя ресурсы двух различных моделей gLoRA одновременно.
Заметка. Окончательная стоимость запросов будет определяться исходя из размера предоставленного контекста и объема сгенерированного ответа. Детальную информацию о стоимости токенов для нейросети ChatGPT вы можете найти, обратившись к боту @yes_ai_bot с командой /prices.Подчеркнем, что за использование функции gLoRA дополнительная плата не взимается; тарификация осуществляется исключительно за количество токенов, отправленных и полученных от нейросети ChatGPT.
Заметка. Вы можете применять gLoRA в различных версиях модели ChatGPT, включая 4_turbo и 3.5_turbo. Для этого в интерфейсе бота @yes_ai_bot предусмотрен специальный переключатель «GPT 4». Обратите внимание, что модель ChatGPT 4 обычно дает более точные ответы, однако стоимость токенов в этом случае будет выше.
Инструкция по обучению нейронной сети ChatGPT через поисковые запросы
У вас есть возможность обучить нейросеть ChatGPT, используя материалы с ведущих страниц результатов поисковиков, полученных в ответ на определенный запрос.
Для начала процесса обучения примените команду —glora-search *****, где ***** обозначает текст запроса, который будет использован для извлечения данных с релевантных страниц веб-сайтов, выявленных поисковыми системами.
Запрос может выглядеть следующим образом: —glora-about 1263. И ответ на него: Описание gLoRA 1263: Эта модель заточена под предоставление рекомендаций по созданию эффективных запросов для нейросети Midjourney. Она включает в себя использование нейросетей и технологии ChatGPT, обучение составлению запросов для нейросетей, совершенствование подсказок и начальные инструкции по созданию привлекательного контента для Midjourney.
Обучение модели gLoRA на всех страницах определенного сайта
Мы создали инновационный алгоритм, способный автоматически определить все страницы выбранного вами веб-сайта и использовать их для обучения модели gLoRA на основе извлеченных текстов. Данный подход применим исключительно к тем сайтам, которые обладают структурой «sitemap».
Для запуска процесса обучения модели gLoRA используйте команду:—glora-sitemap URL, где URL обозначает адрес главной страницы сайта, тексты с которого предполагается использовать для обучения нейросети ChatGPT.
Обратите внимание: по умолчанию наша система обработает не более 300 уникальных ссылок из карты сайта, однако вы имеете возможность регулировать это число с помощью команды—glora-sitemap URL —maxlinks XX, где URL означает адрес веб-сайта, с карты которого предстоит обучение gLoRA, а XX представляет собой число в диапазоне от 10 до 1000, которое задает предельное количество страниц сайта, используемых для обучения модели gLoRA.
Для тех, кто желает провести обучение модели gLoRA на сайте с объемом свыше 1000 страниц, предлагаем связаться с нашей службой поддержки через мессенджер Telegram по адресу @yes_ai_support. Мы предоставим персонализированную помощь в этом процессе.
Заметка. Следует учитывать, что объем анализируемых страниц напрямую влияет на продолжительность процесса обучения. К примеру, обработка 100 страниц сайта займет около 10 минут.
Совет. В случае, если ваше желание — обучить модель gLoRA на текстах, которые у вас уже есть в документальном формате и которые не размещены в интернете, рекомендуем загрузить их на любой ресурс, позволяющий публиковать статьи, такой как или. После загрузки всех необходимых документов вы можете начать обучение модели, используя команду —glora-urls link1 link2 link3, где «link1 link2 link3» представляет собой список ссылок на ваши текстовые материалы. Обратите внимание, что за один раз можно указать не более 50 ссылок.
Как дообучить уже созданную модель gLoRA по новым дополнительным данным
Для запуска процесса дообучения модели gLoRA используйте команду —enrich xxxx, где xxxx обозначает идентификатор уже имеющейся модели gLoRA, которую вы хотите улучшить.
По завершении процесса дообучения вам будет предоставлен уникальный идентификатор новой модели gLoRA, объединяющей исходные данные и новую информацию, полученную в ходе дополнительного обучения.
Стоит отметить, что за использование данных, уже присутствующих в оригинальной модели gLoRA, плата не взимается. Оплата производится только за интеграцию новых данных в процессе обучения.
Для того чтобы начать процесс дообучения модели gLoRA номер 1008 с использованием определенного поискового запроса, воспользуйтесь командой —glora-search —enrich 1008 [ваш поисковый запрос].
Здесь [ваш поисковый запрос] необходимо заменить на интересующий вас запрос, который будет использован для сбора новых данных.
Здесь 1008 обозначает идентификатор модели gLoRA, подлежащей дообучению.
URL представляет собой веб-адрес, по которому будет выполнено дообучение указанной модели gLoRA с порядковым номером 1008.
Заметка 1: для отправки запросов к алгоритму gLoRA необходимо сначала активировать нейросеть ChatGPT и включить опцию «+WEB» в меню бота @yes_ai_bot на платформе Telegram.
Заметка 2: ответы на ваши вопросы, обработанные с помощью gLoRA, будут даны на том же языке, на котором был задан изначальный запрос.
Заметка 3: чем детальнее вы сформулируете свой запрос через gLoRA, тем более точный ответ получите от искусственного интеллекта.
В настоящее время такие методы отсутствуют, однако их разработка уже ведется. В ближайшем будущем вы получите возможность интегрировать модели gLoRA в свои проекты, что позволит, к примеру, использовать ИИ для общения с клиентами в чате.
Обратите внимание: в случае, когда вам необходимо всего лишь единожды обратиться к веб-сайту или к отдельным его страницам для нахождения ответа на тот или иной вопрос, вы можете воспользоваться алгоритмом «+WEB». Этот алгоритм дает возможность нейросети ChatGPT подключиться к интернету. Более детальную информацию об этом методе можно найти здесь:
ChatGPT +WEB с доступом в интернет: использование нейросети в Telegram для ответов, сбора и анализа данных
В этом материале мы подробно разберем использование ChatGPT +WEB с доступом в интернет, покажем, как работает нейросеть ChatGPT в Telegram, и рассмотрим ее основные и расширенные функции для выполнения разных задач. Мы также объясним, как настроить бот ChatGPT в Telegram для автоматических ответов на сообщения и как использовать ChatGPT для сбора,…
Часто задаваемые вопросы о дообучении нейросетей
Вопрос: В чем главное отличие дообучения от обучения с нуля?
Ответ: Дообучение (fine-tuning) начинается с уже существующей, предобученной модели и адаптирует ее под конкретные данные или задачи, что требует меньше данных и вычислительных ресурсов.
Вопрос: Какие форматы данных подходят для дообучения?
Ответ: Чаще всего используются структурированные текстовые данные: диалоги (вопрос-ответ), документы, статьи, код, а также размеченные датасеты для конкретных задач (классификация, генерация).
Вопрос: Можно ли дообучить модель на данных с другого языка?
Ответ: Да, это возможно. Такой процесс называется адаптацией под язык и требует достаточно большого корпуса текстов на целевом языке.
Вопрос: Сколько данных нужно для эффективного дообучения?
Ответ: Объем зависит от сложности задачи. Для простой адаптации стиля может хватить нескольких сотен примеров, для обучения новой узкой области — тысяч или десятков тысяч.
Вопрос: Что такое переобучение (overfitting) и как его избежать?
Ответ: Это когда модель идеально запоминает данные для обучения, но плохо работает на новых. Чтобы избежать, используют валидационную выборку, регуляризацию, раннюю остановку и увеличивают объем данных.
Вопрос: Нужны ли специальные технические навыки для дообучения?
Ответ: Базовые навыки программирования (чаще Python) и понимание основ ML необходимы. Однако существуют платформы и инструменты с графическим интерфейсом, упрощающие процесс.
Вопрос: Как оценить качество дообученной модели?
Ответ: Качество оценивают на тестовой выборке, не участвовавшей в обучении, с помощью метрик, релевантных задаче (перплексия, точность, BLEU, ROUGE, человеческая оценка).
Вопрос: Можно ли дообучить модель для выполнения совершенно новой задачи?
Ответ: Да, например, предобученную языковую модель можно дообучить для классификации текстов, суммирования или генерации поэзии, изменив архитектуру выходного слоя и обучив на соответствующем датасете.
Вопрос: Что такое LoRA и зачем она используется?
Ответ: LoRA (Low-Rank Adaptation) — это эффективный метод дообучения, который обучает не все параметры огромной модели, а небольшие адаптивные слои, что значительно экономит память и вычислительные ресурсы.
Вопрос: Где можно провести дообучение, если нет мощного GPU?
Ответ: Можно использовать облачные платформы (Google Colab Pro, AWS SageMaker, Azure ML) или сервисы, предоставляющие доступ к предобученным моделям и инструментам для их адаптации (OpenAI API, Hugging Face AutoTrain).
Чек-лист: ключевые шаги для дообучения нейросети
- Четко определите цель дообучения: какую задачу должна решать модель после адаптации.
- Соберите и подготовьте качественный набор данных, релевантных вашей цели.
- Очистите данные: удалите дубликаты, исправьте ошибки, приведите к единому формату.
- Разделите данные на три набора: обучающий, валидационный и тестовый.
- Выберите подходящую предобученную базовую модель под вашу задачу (например, из библиотек Hugging Face).
- Определитесь с методом дообучения: полная настройка всех параметров или эффективные методы вроде LoRA.
- Настройте гиперпараметры обучения: скорость обучения, размер батча, количество эпох.
- Запустите процесс обучения, внимательно отслеживая потери на обучающей и валидационной выборках.
- Используйте технику ранней остановки, если модель начинает переобучаться.
- Проведите финальное тестирование модели на отдельном тестовом наборе данных.
- Проанализируйте результаты с помощью качественных и количественных метрик.
- Проведите A/B-тестирование, сравнив результаты дообученной модели с оригинальной.
- Документируйте весь процесс: данные, параметры, результаты экспериментов.
- Спланируйте процесс развертывания обновленной модели в рабочую среду.
- Продумайте стратегию для последующих итераций дообучения на новых данных.
