Введение

Прежде чем погрузиться в тонкую настройку модели GPT-3, важно понять, что такое языковая модель и как работает GPT-3.

Языковая модель — это тип алгоритма искусственного интеллекта, который может генерировать и понимать человеческий язык. Он работает, предсказывая следующее слово или последовательность слов в данном фрагменте текста на основе слов, которые были до него.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это большая, мощная языковая модель, разработанная OpenAI, которая была обучена на большом массиве текстовых данных. Он был обучен с использованием архитектуры преобразователя, которая представляет собой тип нейронной сети, предназначенной для обработки последовательных данных, таких как естественный язык.

Из-за своего огромного размера и обширного обучения GPT-3 способен выполнять широкий спектр языковых задач, включая генерацию текста, завершение текста, перевод и многое другое.

Однако GPT-3 — это языковая модель общего назначения, что означает, что она была обучена на широком спектре данных и не имеет конкретных знаний о какой-либо конкретной области или задаче. Вот тут и начинается тонкая настройка.

Настроив модель GPT-3 для конкретной задачи или домена, вы можете настроить ее так, чтобы она лучше справлялась с этой задачей, делая ее более точной и эффективной. Это делается путем подачи модели примеров, характерных для задачи, что позволяет ей изучить шаблоны и правила, относящиеся к этой задаче.

Что означает точная настройка модели GPT-3?

Тонкая настройка модели GPT-3 означает обучение предварительно обученной языковой модели GPT-3 конкретной задаче или предметной области для повышения ее производительности в этой задаче.

GPT-3 — это большая предварительно обученная языковая модель, которая была обучена на огромном количестве разнообразных данных. Тонкая настройка позволяет адаптировать предварительно обученную модель к конкретной задаче, такой как анализ тональности, машинный перевод, ответы на вопросы или любая другая языковая задача.

Во время тонкой настройки вы начинаете с предварительно обученной модели GPT-3 и далее обучаете ее на меньшем наборе данных, специфичном для поставленной задачи. Этот процесс включает в себя инициализацию предварительно обученной модели с предварительно обученными весами, а затем точную настройку параметров модели на меньшем наборе данных.

Процесс тонкой настройки обычно включает несколько этапов обучения, в ходе которых производительность модели оценивается на проверочном наборе, чтобы определить, необходимо ли дальнейшее обучение. Как только модель достигает удовлетворительной производительности на проверочном наборе, ее можно использовать для создания прогнозов на новом тестовом наборе.

Тонкая настройка модели GPT-3 может повысить ее точность и эффективность для конкретных задач, что делает ее мощным инструментом для приложений обработки естественного языка.

Создание синтетических данных для машинного обучения с помощью GPT-3: руководство

Синтетические данные — это искусственно созданные данные, которые можно использовать для обучения моделей машинного обучения, когда данные из реального мира недоступны, или для тестирования моделей, когда данные из реального мира не подходят. В этом руководстве мы рассмотрим, как создавать синтетические данные с помощью GPT-3, текстового генератора, который можно использовать для создания текста на основе подсказок.

Вот шаги для создания синтетических данных с помощью GPT-3:

  1. Определите подсказку или серию подсказок, которые будут использоваться для создания синтетических данных.
  2. Введите приглашение в текстовый генератор GPT-3, чтобы сгенерировать синтетические данные.
  3. В качестве альтернативы используйте генератор вопросов, чтобы создать список вопросов по теме, который можно использовать для создания обучающих данных или проверки знаний человека по определенной теме.
  4. Используйте синтетические данные для обучения и тестирования моделей машинного обучения, разделив данные на наборы для обучения и тестирования.

Синтетические данные могут быть ценным инструментом для обучения и тестирования моделей машинного обучения. Его можно использовать, когда реальные данные недоступны или когда вы хотите защитить конфиденциальность людей, чьи данные вы используете. Кроме того, синтетические данные можно генерировать для любых целей, которые вы только можете себе представить, что делает их универсальным инструментом, который можно использовать по-разному.

Чем точная настройка GPT-3 лучше подсказок?

  • Точная настройка GPT-3 для конкретной задачи позволяет модели адаптироваться к шаблонам и правилам задачи, что приводит к более точным и релевантным результатам.
  • Запрос GPT-3 с вводом данных для конкретной задачи может привести к связанным, но неоптимальным результатам.
  • Тонкая настройка помогает GPT-3 лучше обобщать новые примеры, поскольку он может изучить основные шаблоны и структуры задачи.
  • Тонкая настройка позволяет GPT-3 достигать более высокой производительности и точности, особенно для сложных или специализированных задач.
  • Тонкая настройка позволяет настроить GPT-3 для определенного домена или отрасли, что может быть очень полезно для предприятий и организаций.

Преимущества тонкой настройки модели GPT-3

Тонкая настройка модели GPT-3 может дать ряд преимуществ, в том числе:

  1. Повышенная точность: обучая модель конкретным задачам или наборам данных, можно повысить производительность, что приведет к большей точности.
  2. Улучшенная надежность: точно настроенная модель более надежна, а это означает, что она менее подвержена переоснащению, чем неточная модель. Это особенно полезно при работе с ограниченными данными.
  3. Лучшее обобщение: тонкая настройка может привести к лучшему обобщению новых данных, особенно для сложных задач или наборов данных.
  4. Повышенная интерпретируемость: тонкая настройка может улучшить интерпретируемость модели, упрощая понимание того, как она работает и чему она научилась.

Цены на тонкую настройку GPT-3

Стоимость доводки модели составляет 50% от стоимости доводки модели. Текущие показатели тонкой настройки для моделей GPT-3 различаются в зависимости от конкретной модели, которая подвергается точной настройке, аналогично скорости использования модели.

Что обычно включает в себя набор данных для точной настройки GPT-3?

Набор данных для точной настройки GPT-3 обычно состоит из набора примеров, относящихся к задаче или предметной области, для которой вы хотите настроить модель. Размер и формат набора данных могут варьироваться в зависимости от задачи и сложности данных.

  • Для задачи классификации текста набор данных может состоять из набора помеченных примеров, где каждый пример представляет собой фрагмент текста и соответствующую метку, указывающую категорию или класс, к которому принадлежит текст.
  • Для задачи создания языка набор данных может состоять из набора текстовых подсказок и соответствующих целевых выходных данных, которые модель будет использовать, чтобы узнать, как генерировать текст, соответствующий целевому выводу для данной подсказки.
  • Для задачи ответа на вопрос набор данных может состоять из набора вопросов и соответствующих им ответов, которые модель будет использовать, чтобы научиться генерировать точные ответы на похожие вопросы.
  • Для задачи языкового перевода набор данных может состоять из набора примеров параллельного текста на двух языках, которые модель будет использовать, чтобы научиться переводить текст с одного языка на другой.

Вот несколько примеров, иллюстрирующих, как может выглядеть набор данных для точной настройки GPT-3 для разных задач:

  1. Классификация текста. Предположим, вы хотите настроить GPT-3 для классификации новостных статей по таким категориям, как спорт, политика и развлечения. Вы можете создать набор данных, состоящий из набора помеченных новостных статей из разных источников, где каждая статья связана с меткой категории. Например:
Article: “Lionel Messi scores hat-trick as Barcelona win against Real Madrid.”
Category: Sports
Article: “Donald Trump announces new tariffs on Chinese imports.”
Category: Politics
Article: “Taylor Swift wins Album of the Year at the Grammys.”
Category: Entertainment

2.Генерация языка. Предположим, вы хотите настроить GPT-3 для создания описаний продуктов для веб-сайта интернет-магазина. Вы можете создать набор данных, состоящий из набора текстовых подсказок и соответствующих целевых выходных данных. Например:

Prompt: “Please write a product description for a portable blender.”
Target output: “This sleek and compact blender is perfect for on-the-go smoothies and shakes. Its powerful motor and durable blades make it easy to blend even tough ingredients, while its lightweight design and rechargeable battery make it ideal for travel and outdoor adventures.”
Prompt: “Please write a product description for a smartwatch.”
Target output: “Stay connected and organized with our stylish and feature-packed smartwatch. With its intuitive touch screen and advanced health monitoring capabilities, this watch is the perfect companion for busy professionals and fitness enthusiasts. Its long-lasting battery and water-resistant design make it a reliable choice for any activity.”

Это всего лишь пара примеров, а формат и размер набора данных будут различаться в зависимости от конкретной задачи и сложности данных.
Набор обучающих данных должен быть в формате >формат jsonl, где каждый документ отделяется новой строкой.

Шаги тонкой настройки GPT-3

Шаг 1: Подготовьте набор обучающих данных

Первым шагом в тонкой настройке GPT-3 является подготовка набора обучающих данных для вашего варианта использования. Этот набор данных должен состоять из большого набора текстовых данных, относящихся к задаче или предметной области, на которую вы ориентируетесь. Формат набора данных зависит от конкретной задачи, но обычно он состоит из набора текстовых подсказок и соответствующих выходных данных. Набор данных можно подготовить в любом текстовом формате, но для простоты использования многие предпочитают использовать формат JSONL (линии JSON).

Например, если вы хотите настроить GPT-3 для создания описаний продуктов для веб-сайта интернет-магазина, вы можете подготовить набор данных, состоящий из набора текстовых подсказок (например, «Пожалуйста, напишите описание продукта для портативного блендера». ) и соответствующие целевые результаты (например, «Этот изящный и компактный блендер идеально подходит для приготовления смузи и коктейлей на ходу…»). Вы можете использовать любой метод, который вы предпочитаете, для сбора и курирования набора данных, например, веб-скрапинг или ввод данных вручную.

Как выглядит типичный файл JSONL для набора данных тонкой настройки GPT-3?

{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
....

Шаг 2: Обучите новую точно настроенную модель

После того, как вы подготовили набор обучающих данных, вы можете использовать его для обучения новой точно настроенной модели. Это включает в себя предоставление набора данных GPT-3 в качестве входных данных и предоставление ему возможности корректировать свои веса для повышения производительности при выполнении конкретной задачи. Этот процесс может занять несколько часов или даже дней, в зависимости от размера набора данных и сложности задачи.

Например,

import openai
import requests

openai.api_key = “INSERT_YOUR_API_KEY_HERE”

def fine_tune_model(prompt, dataset, model_engine=”davinci”, num_epochs=3, batch_size=4):

  headers = {
   “Content-Type”: “application/json”,
   “Authorization”: f”Bearer {openai.api_key}”,
   }
  
  data = {
   “model”: f”{model_engine}-0",
   “dataset”: dataset,
   “prompt”: prompt,
   “num_epochs”: num_epochs,
   “batch_size”: batch_size
   }
  
  url = “https://api.openai.com/v1/fine-tunes"
  response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
  
  if response.status_code != 200:
   raise ValueError(“Failed to fine-tune the model.”)
  
  # Get the ID of the fine-tuned model
   model_id = response.json()[“model_id”]
   return model_id

Функция fine_tune_model принимает следующие параметры:

  • prompt: строка, содержащая текстовое приглашение для тонкой настройки.
  • dataset: имя набора обучающих данных для тонкой настройки.
  • model_engine: название модели GPT-3 для тонкой настройки. По умолчанию это «давинчи».
  • num_epochs: Количество эпох для тонкой настройки. По умолчанию 3.
  • batch_size: размер пакета для тонкой настройки. По умолчанию 4.

Функция возвращает идентификатор доработанной модели GPT-3, который затем можно использовать в последующих вызовах API.

Обратите внимание, что вам нужно будет заменить INSERT_YOUR_API_KEY_HERE вашим фактическим ключом API OpenAI, чтобы использовать этот код. Кроме того, вы должны убедиться, что для вашего ключа API включена область действия fine-tune.

Доступ к точно настроенным моделям GPT-3 с помощью API OpenAI: пошаговое руководство

Вот шаги для доступа к настроенной модели GPT-3 с помощью API OpenAI после того, как вы получили ее идентификатор из функции fine_tune_model:

  1. Установите свой ключ API OpenAI, используя openai.api_key = "YOUR_API_KEY".
  2. Вызовите функцию openai.Completion.create(), чтобы сгенерировать завершение текста из точно настроенной модели. Вам нужно будет указать идентификатор доработанной модели в качестве параметра model и запрос в качестве параметра prompt.

Вот пример того, как использовать функцию openai.Completion.create() для генерации текста из точно настроенной модели GPT-3:

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
fine_tuned_model_id = "YOUR_FINE_TUNED_MODEL_ID"
prompt = "YOUR_PROMPT"

response = openai.Completion.create(
    model=fine_tuned_model_id,
    prompt=prompt,
    max_tokens=100
)

output_text = response.choices[0].text
print(output_text)

В этом примере для параметра model установлено значение fine_tuned_model_id (идентификатор доработанной модели), а для параметра prompt установлено значение prompt. Параметр max_tokens задает максимальное количество токенов, которое модель должна генерировать в ответ на приглашение.

Функция openai.Completion.create() возвращает объект JSON, содержащий список возможных дополнений текста. В этом примере мы используем response.choices[0].text для получения текста первого завершения в списке.

Обратите внимание, что вам нужно будет заменить YOUR_API_KEY и YOUR_FINE_TUNED_MODEL_ID вашим фактическим ключом API и идентификатором вашей доработанной модели соответственно.

Заключение

Тонкая настройка модели GPT-3 с помощью Python может значительно повысить ее производительность при выполнении конкретной задачи. Модель можно скорректировать или «настроить», чтобы она лучше соответствовала поставленной задаче, что приводит к повышению точности, надежности, обобщения и интерпретируемости.

Кроме того, точная настройка может уменьшить объем данных, необходимых для обучения модели конкретной задаче, что сделает процесс более эффективным. Однако важно учитывать качество набора данных и параметры модели, которые будут скорректированы в процессе тонкой настройки.

Также важно отслеживать производительность модели во время и после тонкой настройки. Внимательно учитывая эти факторы, можно создать качественную, точно настроенную модель ГПТ-3.

В конечном счете, решение о тонкой настройке модели или о быстром проектировании зависит от конкретного варианта использования. Рекомендуется опробовать различные методы и движки GPT-3, чтобы определить подход, обеспечивающий наивысшее качество результатов в различных сценариях.