Освоение GPT-3: Полное руководство по тонкой настройке с помощью OpenAI, дополненное примерами

Прежде чем приступить к тонкой настройке модели GPT-3, важно понять, что такое языковая модель и как работает GPT-3.

t.me/ai_machinelearning_big_data - огромное количество уроков, бесплатных нейросетей , Python гайдов и другого крутого материала в моем телеграм канале.

t.me

Искусственный интеллект. Высокие технологии

Языковая модель - это тип алгоритма искусственного интеллекта, который может генерировать и понимать человеческий язык. Он работает путём прогнозирования следующего слова или последовательности 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 огромном массиве текстовых данных. Она была обучена с использованием архитектуры transformer, которая представляет собой тип нейронной сети, предназначенной для обработки последовательных данных, таких как естественный язык.

Благодаря своим огромным размерам и обширной подготовке, GPT-3 способен выполнять широкий спектр языковых задач, включая генерацию текста, его завершение, перевод и многое другое.

Однако GPT-3 - это языковая модель общего назначения, что означает, что она была обучена на широком спектре данных и не обладает специфическими знаниями о какой-либо конкретной предметной области или задаче. Вот тут-то и пригодится тонкая настройка.

Настраивая модель GPT-3 для конкретной задачи или домена, вы можете настроить её так, чтобы она лучше справлялась с этой задачей, делая её более точной и эффективной. Это делается путем подачи модели примеров, специфичных для данной задачи, что позволяет ей изучить шаблоны и правила, которые имеют отношение к этой задаче.

Тонкая настройка модели GPT-3 означает обучение уже предварительно обученной языковой модели GPT-3 конкретной задаче или предметной области, чтобы улучшить её производительность при выполнении этой задачи.

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 настроений, машинный перевод, ответы на вопросы или любая другая языковая задача.

Во время тонкой настройки вы начинаете с предварительно обученной модели GPT-3 и далее тренируете её на меньшем наборе данных, специфичном для конкретной задачи. Этот процесс включает в себя инициализацию предварительно обученной модели, а затем тонкую настройку параметров модели на меньшем наборе данных.

Процесс тонкой настройки обычно включает в себя несколько раундов обучения, во время которых производительность модели оценивается на основе набора валидационных данных, чтобы определить, необходимо ли дальнейшее обучение. Как только модель достигает удовлетворительной производительности на валидационном наборе, её можно использовать для генерации прогнозов на новом наборе тестов.

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

Синтетические данные - это искусственно созданные данные, которые могут быть использованы 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 генерации текста на основе подсказок.

Вот шаги по созданию синтетических данных с помощью GPT-3:

Определите подсказку или серию подсказок, которые будут использоваться для генерации синтетических данных.
Отправьте подсказку в текстовый генератор GPT-3 для генерации синтетических данных.
В качестве альтернативы используйте генератор вопросов для создания списка вопросов по теме, который можно использовать для генерации обучающих данных или проверки знаний человека по определённой теме.
Используйте синтетические данные для обучения и тестирования моделей машинного обучения, разделяя данные на обучающие и тестовые наборы.

Синтетические данные могут быть ценным инструментом для обучения и тестирования моделей машинного обучения. Их можно использовать, когда реальные данные недоступны или когда вы хотите защитить конфиденциальность людей, чьи данные вы используете. Кроме того, синтетические данные могут быть сгенерированы для любых целей, которые вы можете себе представить, что делает их универсальным инструментом, который можно использовать самыми разными способами.

Тонкая 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 на ввод данных для конкретной задачи может привести к получению связанных, но неоптимальных результатов.
Тонкая настройка помогает GPT-3 лучше обобщать новые примеры, поскольку он может изучить лежащие в основе задачи шаблоны и структуры.
Тонкая настройка позволяет GPT-3 достигать более высокой производительности и точности, особенно для сложных или специализированных задач.
Тонкая настройка позволяет настроить GPT-3 для конкретного домена или отрасли, что может быть очень ценным для предприятий и организаций.

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

Повышенная точность: обучая модель конкретным задачам или наборам данных, она может повысить производительность, что приводит к большей точности.
Повышенная надёжность: Тонко настроенная модель более надёжна, что означает, что она менее подвержена переоснащению, чем модель без тонкой настройки. Это особенно полезно при работе с ограниченными данными.
Лучшее обобщение: Тонкая настройка может привести к лучшему обобщению новых данных, особенно для сложных задач или наборов данных.
Повышенная интерпретируемость: Тонкая настройка может улучшить интерпретируемость модели, облегчая понимание того, как она работает и чему она научилась.

Стоимость тонкой настройки модели составляет 50% от стоимости самой модели, подлежащей ей. Текущие тарифы на тонкую настройку для моделей GPT-3 варьируются в зависимости от конкретной модели, подлежащей тонкой настройке, аналогично тарифам на использование модели:

Обучающий набор данных для тонкой настройки GPT-3 обычно состоит из набора примеров, специфичных для задачи или предметной области, для которой вы хотите точно 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 генерации 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 данного приглашения.
Для задачи с ответами на вопросы 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 параллельных примеров текста на двух языках, которые модель будет использовать, чтобы научиться переводить текст с одного языка на другой.

Вот пара примеров, иллюстрирующих, как может выглядеть набор обучающих данных с тонкой настройкой GPT-3 для различных задач:

Классификация текста: Предположим, вы хотите тонко настроить GPT-3 для классификации новостных статей по таким категориям, как спорт, политика и развлечения. Вы могли бы 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 тонко настроить GPT-3 для создания описаний товаров для веб-сайта онлайн-покупок. Вы могли бы 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, и формат и размер набора данных будут варьироваться в зависимости от конкретной задачи и сложности данных.Обучающий набор данных должен быть в формате jsonl, где каждый документ разделён новой строкой.

Первым шагом в тонкой настройке GPT-3 является подготовка обучающего набора данных, специфичного для вашего варианта использования. Этот набор данных должен состоять из большого набора текстовых данных, имеющих отношение к задаче или домену, на который вы ориентируетесь. Формат набора данных будет варьироваться в зависимости от конкретной задачи, но обычно он состоит из набора текстовых подсказок и соответствующих целевых выходных данных. Набор данных может быть подготовлен в любом текстовом формате, но для удобства использования многие люди предпочитают использовать формат JSONL (JSON Lines).

Например, если вы хотите точно настроить GPT-3 для создания описаний продуктов для веб-сайта онлайн-покупок, вы можете подготовить набор данных, состоящий из набора текстовых подсказок (например, “Пожалуйста, напишите описание продукта для портативного блендера”) и соответствующих целевых выходных данных (например, “Это изящный и компактный блендер идеально подходит для приготовления смузи и коктейлей…”). Вы можете использовать любой предпочитаемый вами метод сбора и обработки набора данных, такой как веб-очистка 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>"} ....

После того, как вы подготовили свой обучающий набор данных, вы можете использовать его для обучения новой тонко настроенной модели. Это включает в себя предоставление набора данных GPT-3 в качестве входных данных и предоставление ему возможности корректировать свои значения 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 текстовую подсказку для использования при тонкой настройке.
dataset: имя обучающего набора данных, который будет использоваться для тонкой настройки.
model_engine: название модели GPT-3, используемой для тонкой настройки. Значение по умолчанию - "davinci".
num_epochs: количество эпох, используемых для тонкой настройки. Значение по умолчанию равно 3.
batch_size: размер пакета, используемый для тонкой настройки. Значение по умолчанию равно 4.

Функция возвращает идентификатор тонко настроенной модели GPT-3, который затем может быть использован в последующих вызовах API.

Обратите внимание, что вам нужно будет заменить INSERT_YOUR_API_KEY_HERE вашим фактическим ключом OpenAI API, чтобы использовать этот код. Кроме того, вы должны убедиться, что в вашем ключе API включена область тонкой настройки.

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

Установите свой ключ Openair API, используя openal.api_key = "YOUR_API_KEY".
Вызовите функцию openai.Completion.create() для генерации текстовых дополнений из точно настроенной модели. Вам нужно будет указать идентификатор тонко настроенной модели в качестве параметра модели и вашу подсказку в качестве параметра promt.

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

В этом примере параметру model присвоено значение fine_tuned_model_id (идентификатор точно настроенной модели), а параметру prompt присвоено значение prompt. Параметр max_tokens задаёт максимальное количество токенов, которые модель должна сгенерировать в ответ на запрос.

Функция openai.Completion.create() возвращает объект JSON, содержащий список возможных завершений текста. В этом примере мы используем response.choices[0].text для извлечения 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 тонко настроенной модели соответственно.

Тонкая настройка модели GPT-3 с помощью Python может значительно повысить её производительность при выполнении конкретной задачи. Модель может быть скорректирована или настроена таким образом, чтобы лучше соответствовать поставленной задаче, что приводит к повышению точности, надёжности, обобщенности и интерпретируемости.

Кроме того, тонкая настройка может уменьшить объём данных, необходимых для подготовки модели к конкретной задаче, что делает процесс более эффективным. Однако важно учитывать качество набора данных и параметры модели, которые будут скорректированы в процессе тонкой настройки.

Также важно следить за производительностью модели во время и после тонкой настройки. Тщательно учитывая эти факторы, можно создать высококачественную, точно настроенную модель GPT-3.

В конечном счёте, решение о том, стоит ли пользоваться тонкой настройкой модели или полагаться на оперативное проектирование зависит от конкретного варианта использования. Рекомендуется опробовать различные методы и движки GPT-3, чтобы определить подход, который даёт результаты наивысшего качества в различных сценариях.

Статья была взята из этого источника: