『自分のデータでChatGPTを訓練する方法：ソフトウェア開発者向けガイド』
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ChatGPTのOpenAIによるローンチは、対話型AIにとって変革的なものでした。AI。印象的なスタートですが、ChatGPTの機能は、2021年の固定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ック企業にとっては、カスタムデータセットでChatGPTをトレーニングすることが、ビジネスに合わせて進化するAIアシスタントを作成する鍵となります。
この包括的なガイドでは、ソフトウェアチームがファインチューニングやMEMWALKERインタラクティブリーディングなどの技術を使用してカスタマイズされた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を探求します。
ChatGPTのデフォルトトレーニングの制限を克服する
簡単な背景として、ChatGPTはOpenAIによって一般的な知識を含む巨大なデータセット（Wikipedia、書籍、ウェブサイトなど）で事前トレーニングされました。ただし、このトレーニングデータは2021年に固定されたものであり、ChatGPTには次のような自然な弱点があります。
- 2021年以降の最新のイベントや新興トピックに関する認識の欠如
- 歴史や文学などの一般的なドメイン以外の狭い専門知識
- 対話に基づく個人のメモリ機能のなさ
- 長い対話でのコンテキストの維持の難しさ
これらの制限は、最新の専門的な知識がない固定データセットから直接生じます。カスタムデータセットでChatGPTをトレーニングすることにより、自分の業界、テーマ、ビジネスのニーズに合わせたバージョンを作成できます。
ChatGPTモデルのトレーニングの主なアプローチ
ソフトウェアチームがChatGPTをカスタマイズするために利用できるいくつかの主要な手法があります。
カスタムデータセットでのファインチューニング
1つの簡単な手法は、文書、メール、マニュアルなどを含む関連テキストを収集し、ChatGPTモデルをファインチューニングすることです。このプロセスには次の手順が含まれます。
- カスタムデータセットのコンパイル：ChatGPTが学習するトピックと知識をカバーするテキストを収集します。
- クリーニングと前処理：データを標準形式に整形します。機密情報は匿名化します。
- モデルのファインチューニング：AnthropicのようなAPIを使用して、データセットをアップロードし、バックプロパゲーションを通じてChatGPTをさらにトレーニングします。
ファインチューニングにより、特定の知識がChatGPTに定着します。
MEMWALKERによる対話的な読み取り
長いテキストに対しては、MEMWALKERなどの高度な技術を使用してトレーニング中のコンテキストの効率的な処理が可能になります。MEMWALKERには2つのフェーズがあります。
- メモリツリーの構築：長いテキストはセグメントに分割されます。各セグメントはノードにまとめられ、ツリー構造が形成されます。
- ツリーのナビゲーション：質問に答える際に、AIはツリーをたどり、ノードから関連する詳細を収集します。
このアプローチにより、長い例のコンテキストを維持することができます。
リトリーバルオーグメンテーション
また、データセットのインデックス化とChatGPTとの組み合わせによる検索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ます。
- ベクトルインデックスの構築：セマンティック検索のためにカスタムテキストコレクションをインデックス化します。
- リトリーバルの統合：ChatGPTにクエリを行う際に、最初にインデックスから関連するテキストを表示します。
- 回答の生成：ChatGPTにこれらのテキストを消化させ、回答に反映させます。
これらの手法を組み合わせることで、ChatGPTの知識を大幅にカスタマイズすることができます。次に、独自のモデルをトレーニングするための手順について説明します。
すべてを組み合わせる：ChatGPTのトレーニング方法
自分のユースケースに合わせてChatGPTモデルをトレーニングする実用的なガイドを進めていきましょう：
1. トレーニングデータの収集と準備
- 関連するウェブサイトからテキストコンテンツの多様なデータセットを収集します。適切なウェブサイトをスクレイピングしたり、製品のドキュメントを収集したり、カスタムの記事を作成したりします。
- テキストの重複を削除し、書式の問題を修正し、個人情報を匿名化することでデータをクリーンにします。
- データセットをトレーニング、検証、テストのサブセットに分割します。
2. AIプラットフォームへのデータのアップロード
- AnthropicやCohereのようなプラットフォームを使用してデータセットをアップロードします。データセットの分割が適切にラベル付けされていることを確認してください。
- ClaudeやGPT-3のようなChatGPTモデルアーキテクチャをベースとして選択します。
3. 追加のトレーニングを行う
- 勾配降下法のトレーニングにより、ベースモデルをトレーニングサブセットで微調整します。開発セットで検証します。
- MEMWALKERのような長いテキストのための技術を使用することを検討します。
- 検索拡張のためにテキストをインデックス化し、意味検索を統合します。
4. カスタムチャットボットの評価
- ホールドアウトテストセットと実際の会話で特別にトレーニングしたモデルをテストします。
- モデルのキーコンセプトの回収率、関連性、会話の統一性を分析します。
- 弱点に関するデータを収集し、再トレーニングすることで改善を繰り返します。
5. モデルのデプロイ
- 満足したら、AIプラットフォームが提供するAPIを通じてカスタムChatGPTをデプロイします。
- 本番インスタンスを設定し、アプリケーションとビジネスワークフローに統合します。
- モデルを監視し、必要に応じて新しいデータで再トレーニングします。
カスタムチャットボットの実世界での活用例
ビジネスの中で特別にトレーニングされたChatGPTモデルには無限の可能性があります：
- カスタマーサポートボット： 製品のドキュメント、マニュアル、よくある質問をトレーニングして育てます。
- 業界分析ボット： 収益報告書、プレスリリース、記事を取り込んで金融に関する質問に答えます。
- 専門家ボット： 医学、法律、工学などを教えるために、教科書や研究論文をトレーニングします。
- 企業文化ボット： 内部のウィキ、ハンドブック、メッセージの履歴をトレーニングして、新入社員のオンボーディングをサポートします。
ご覧の通り、ほぼすべての産業やニッチな領域は、ユースケースに合わせたカスタムで知識豊富なChatGPTアシスタントを活用することで、より関連性のある会話能力を開放できます。
大規模AIモデルのトレーニングの未来
インタラクティブリーディングなどの手法は、大規模な言語モデルで人間らしい文脈処理に向けて進化しています。LLMがますます大きくなるにつれて、データへの飢餓を減らすことが重要になります。情報の効率的なエンコーディングは、より専門的なニッチの知識にアクセスすることも可能にします。
ソフトウェアチームにとって、ChatGPTのようなモデルを効果的にトレーニングしてカスタマイズする技術は、膨大な機会を提供します。検索拡張のような技術と組み合わせることで、多岐にわたるトピックについて意味のある深い会話が可能なAIアシスタントに向けて着実に進んでいます。モデルがますます賢くなるにつれて、エキサイティングな時代が待っています！
このガイドが、自分自身のChatGPTボットをトレーニングするための生産的な技術に光を当てることができれば幸いです。適切なデータと効率的なトレーニング手法を備えることで、ソフトウェアビジネスと開発者向けの特化型の会話エージェントを作成することができます。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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