Я навчаюсь разом з тобою!

{ Основи штучного інтелекту. Усе починається з моделей штучного інтелекту. Модель — це тип алгоритму, який може бути простим або складним і може виконуватись на різних пристроях, від мобільного телефону до мережі серверів. Існує багато різних типів моделей, але їхня спільна мета зазвичай одна й та ж: отримати вхідні дані та згенерувати результат. Моделі навчаються за допомогою даних, щоб отримувати більш точні вихідні дані. Теоретично можна створити власну модель ШІ на базі OpenAI для освітян. }

Процес включає такі етапи:

  • Збираємо всі необхідні дані.
  • Правильно форматуємо їх.
  • Завантажуємо дані в OpenAI у форматі JSONL.
  • Навчаємо існуючу модель OpenAI на наших даних.
  • Отримуємо власну налаштовану модель.

Усе, що нам потрібно, — це дані! ✌️

{Зараз я покажу просту схему, як це приблизно працює:}

{Компанії використовують налаштовані моделі ШІ для створення цифрових помічників:}

Ось, можете перейти за посиланням і подивитися, які компанії вже створили власні штучні інтелекти за допомогою OpenAI. Вони активно використовують передові технології для автоматизації, аналізу даних та покращення взаємодії з клієнтами. API platform | OpenAI

{Збір даних:}

Щоб зібрати свої дані, почніть зі збору всіх своїх сторінок, контенту .. Якщо у вас є доступ до безкоштовної версії ChatGPT, використовуйте її для генерування великої кількості запитань і відповідей на основі вашого контенту. Зберіть дані в Google Таблиці з двома стовпцями, обов’язково перегляньте та вдоскональте їх. Набір даних має містити щонайменше 500 рядків, щоб забезпечити корисні результати, і значно більше, якщо ви хочете досягти кращих результатів. Згідно з документацією OpenAI, рекомендується кількість від 3 000 до 5 000 рядків..

Підготовка набору даних Після того, як ви визначили, що тонке налаштування є правильним рішенням (тобто оптимізували підказку настільки, наскільки це можливо, і визначили проблеми, які все ще є в моделі), вам потрібно підготувати дані для навчання моделі. Необхідно створити різноманітний набір демонстраційних діалогів, аналогічних тим, на які модель буде відповідати під час роботи в реальному середовищі.Кожен приклад у наборі даних повинен бути бесідою у тому ж форматі, що й наш API завершення чату, а саме списком повідомлень, де кожне повідомлення має роль, зміст і необов’язкове ім’я. Принаймні деякі з навчальних прикладів повинні бути безпосередньо націлені на випадки, коли запитувана модель поводиться не так, як хотілося б, а надані допоміжні повідомлення в даних мають бути ідеальними відповідями, які повинна надати модель.Приклад формату У цьому прикладі наша мета — створити чат-бота, який час від часу дає саркастичні відповіді. Ось три навчальні приклади (бесіди), які ми могли б створити для набору даних: 

Приклад форматування даних для навчання

Нижче наведені приклади даних у форматі JSON, які можна використовувати для підготовки моделі:

Приклад 1


{
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."},
        {"role": "user", "content": "What's the capital of France?"},
        {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already."}
    ]
}
    

Приклад 2


{
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."},
        {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"},
        {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?"}
    ]
}
    

Приклад 3


{
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."},
        {"role": "user", "content": "How far is the Moon from Earth?"},
        {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters."}
    ]
}
    

Вставте ці приклади у відповідний інструмент для тонкого налаштування вашої моделі ШІ.

{Що ми отримаємо з налаштованою моделлю NMC-AI?}

 

  1. Інтелектуальний помічник на нашому сайті
    Наш AI допоможе користувачам швидко отримувати потрібну інформацію. Наприклад, на запит “Курси підвищення кваліфікації” він миттєво надасть перелік усіх наших курсів, вартість і посилання для детальної інформації або реєстрації.

  2. Доступ до інформації з наших підручників і посібників
    Ми можемо навчити AI знаходити відповіді у наших підручниках та інших навчальних матеріалах. Це дозволить надавати користувачам точну, перевірену інформацію прямо з наших ресурсів.

  3. Адаптація під нашу діяльність
    AI можна налаштувати відповідно до специфіки нашої роботи, щоб він надавав інформацію, яка максимально відповідає нашим потребам і завданням. Усі відповіді будуть релевантними, точними і корисними для користувачів.

  4. Оптимізація взаємодії з користувачами
    AI зможе відповідати на часто повторювані запитання, автоматизувати процеси підтримки клієнтів і зменшити навантаження на нашу команду. Це покращить досвід взаємодії з сайтом і заощадить час.

  5. Персоналізований підхід до кожного користувача
    Модель зможе адаптувати відповіді під конкретні запити, враховуючи контекст і історію взаємодії. Це створить відчуття індивідуального підходу для кожного клієнта.

  6. Підтримка багатомовності
    Наша модель зможе відповідати різними мовами, що зробить наші послуги доступними для ширшої аудиторії та підвищить довіру клієнтів з інших країн.

  7. Аналіз і вдосконалення наших послуг
    Використовуючи AI, ми зможемо аналізувати запити користувачів, розуміти їхні потреби та вдосконалювати наші послуги, щоб вони ще краще відповідали очікуванням.

  8. Інтеграція з іншими інструментами
    AI можна інтегрувати з CRM-системами, месенджерами або іншими платформами для автоматизації робочих процесів і створення єдиного інформаційного простору.