カスタム データで ChatGPT をトレーニングし、その可能性を解き放つ
公開: 2023-10-21ChatGPT は、最も強力な言語処理 AI モデルの 1 つによって駆動されます。 これは、AI を活用したボットとの人々のやり取りを変革するための貴重なツールになりつつあります。 しかし、AI チャットボットはビジネスのあらゆる側面を理解できるでしょうか? はい、企業固有のニーズに合わせたカスタム データで ChatGPT をトレーニングできるようになりました。 独自のデータで ChatGPT をトレーニングする方法 (技術的および非技術的な使用方法を含む) を説明します。 飛び込んでみましょう！
ChatGPTとは何ですか?
OpenAI によって開発された ChatGPT は、NLP と ML を使用してユーザー入力に基づいて応答を生成する AI チャットボットです。 これは、ユーザーが概要、記事、エッセイ、要約を作成するための会話に参加するのに役立ちます。
ChatGPT の注目すべき利点は、以前の会話を記憶し、シームレスで継続的な対話を保証する機能です。 ChatGPT の基礎テクノロジーは GPT-3.5 に根ざしていますが、GPT-4 の拡張機能にアクセスするには Plus パッケージへのサブスクリプションが必要です。
カスタムデータでChatGPTをトレーニングするにはどうすればよいですか?
この目標を達成するには 2 つの方法があります。 1 つはプログラミング スキルが必要ですが、もう 1 つはコーディングの経験がなくてもわずか 4 分で完了できます。
コードなしのソリューションを試してみたい場合は、このチュートリアルの下部に進んでください。
API を使用したフルコード ソリューション
始める前に、このセクションではコーディング経験とPythonの広範な理解が必要であることを警告しておく必要があります。 コード不要のソリューションをお探しの場合は、ここをクリックしてください。 カスタマイズされた ChatGPT AI チャットボットをトレーニングする前に、コンピューター上にソフトウェア環境をセットアップする必要があります。 その手順は次のとおりです。
ステップ 1: Python のインストールとアップグレード
公式WebサイトからPythonをダウンロードしてインストールします。 セットアップ中に「Python.exe を PATH に追加」オプションをチェックします。 次に、Python ライブラリをインストールできるパッケージ マネージャーである Pip をアップグレードします。
次に、OpenAI ライブラリ、GPT Index、PDF ファイルを解析するための PyPDF2、PyCryptodome など、チャットボットのトレーニングに必要な必須ライブラリをインストールします。 これらのライブラリは、ナレッジ ベースに接続してカスタム AI チャットボットをトレーニングできる大規模言語モデル (LLM) を作成するために重要です。
ステップ 2: コードエディタをインストールする
VS Code などのより強力な IDE の使用経験がある場合は、Windows の Notepad++ または macOS および Linux の Sublime Text などのコード エディターをダウンロードしてください。
ステップ 3: API キーと秘密キーを生成する
OpenAI から API キーを生成して、カスタム ナレッジ ベースを使用するチャットボットをトレーニングおよび作成します。 このキーを取得するには、OpenAI でアカウントを作成するか、既存のアカウントにログインし、プロフィールから [API キーの表示] を選択し、[新しい秘密キーの作成] をクリックして一意の API キーを生成します。 このキーには自分のアカウントのみがアクセスできるため、このキーをプレーン テキスト ファイルに保存し、非公開にしておくことが重要です。 さらに、必要に応じて最大 5 つの API キーを作成できます。
ソフトウェア環境をセットアップし、OpenAI API キーを取得したら、データを使用して独自の AI チャットボットをトレーニングします。
ステップ 4: モデルを選択し、ナレッジ ベースを作成する
「GPT-3.5」モデルまたは「GPT-4」モデルをご利用いただけます。 まず、「docs」という名前のフォルダーを作成し、テキスト、PDF、CSV、SQL ファイルなどのトレーニング ドキュメントを追加します。
ステップ 5: スクリプトを作成する
コード エディターを開き、次のコードを「app.py」として「docs」フォルダーと同じフォルダーに保存します。 コード内のテキスト「Your API Key」を OpenAI から取得した API キーに変更し、変更を保存します。
ターミナルでコードを実行してドキュメントを処理し、JSON ファイルを作成すると、ローカル URL が生成されます。 次に、URL をコピーしてブラウザーに貼り付け、カスタムトレーニングされた ChatGPT AI チャットボットにアクセスします。
これで、チャットボットに質問し、提供されたデータに基づいて回答を受け取ることができます。
LiveChatAI を使用して AI ボットを数分でトレーニング
コーディングの経験や知識がない場合は、LiveChatAI などの AI ボット プラットフォームを使用して、カスタム データと専門知識でトレーニングされた AI ボットを作成できます。 LiveChatAI を使用すると、GPT4 を利用した独自の AI ボット アシスタントを構築できるため、技術的な知識やコーディングの経験は必要ありません。
データをトレーニングする長いプロセスとは異なり、はるかに短くて簡単な手順を提供します。
LiveChatAI を使用してデータを使用して独自の AI ボットを作成するために使用できるクイック ガイドは次のとおりです。
ステップ 1: LiveChatAI にサインアップする
LiveChatAI にサインアップし、アカウントにサインインします。
ステップ 2: Web サイトをデータソースとして追加する
「保存してすべてのリンクを取得」ボタンをクリックします。 このツールは Web サイトをクロールしてコンテンツをインポートします。
サイトマップを追加し、「サイトマップを保存してロード」ボタンをクリックして続行することもできます。
ステップ 3: ページを選択してカスタム データをインポートする
カスタム データをインポートした後、リストから必要なページを選択できます。 関係のないページを削除する場合は、ゴミ箱アイコンをクリックしても削除できます。
完了したら、「コンテンツをインポートして AI ボットを作成」ボタンをクリックします。
ページ下部で総ページ数と総文字数を確認できます。
ステップ 4: 人間がサポートするライブチャットをアクティブ化/非アクティブ化する
モーダルが表示されると、AI ボットに人間のエージェントを含めるかどうかを決定できます。
ステップ 5: AI ボットの作成
AI ボットをプレビューし、質問してテストすることができます。
また、「設定」部分から、プロンプトと GPT 設定、レート制限、時間スケジュールを調整できます。
「カスタマイズ」セクションで AI ボットの外観をカスタマイズできます。 「埋め込みと共有」部分から AI ボットを埋め込んで共有できます。
この他にも「チャット受信箱」部分からチャット履歴を表示することができます。 そうすれば、会話を簡単にアレンジできます。
最後ですが最も重要な部分は「データ ソースの管理」セクションで、AI ボットを管理し、トレーニングするデータ ソースを追加できます。
結論
これで、カスタム データ用に ChatGPT をトレーニングするための包括的なガイドが完成しました。
上記の手順に従って、データを使用して ChatGPT を制御し、独特の会話型 AI エクスペリエンスを作成できます。 ただし、信頼できるデータを取得するためにモデルを調整するときは、必ず正しくフォーマットしてください。 さらに重要なのは、チャットボットをトレーニングするときは常に倫理的要素を念頭に置くことです。 ChatGPT とデータを統合する可能性は圧倒的であり、会話型 AI を通じて影響力のある応答を目撃することができます。