تنظیم دقیق مدل ChatGPT: راهنمای نهایی برای بهینه سازی هوش مصنوعی مکالمه شما

از آنجایی که هوش مصنوعی محاوره‌ای در صنایع مختلف رواج بیشتری می‌یابد، تقاضا برای چت بات‌ها و دستیاران مجازی همچنان در حال رشد است. برای همگام شدن با این روند، بسیاری از کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان به مدل‌های ChatGPT روی می‌آورند تا تجربیات هوش مصنوعی مکالمه‌ای پیچیده‌تر ایجاد کنند.

با این حال، ایجاد یک مدل ChatGPT که پاسخ‌های دقیق، مرتبط و جذاب ارائه می‌کند، به چیزی بیش از آموزش آن بر روی یک مجموعه داده بزرگ نیاز دارد. همچنین شامل تنظیم دقیق مدل برای بهینه سازی عملکرد آن بر اساس موارد استفاده خاص شما می شود.

در این مقاله، نحوه تنظیم دقیق مدل ChatGPT برای ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و شخصی‌سازی شده را مورد بحث قرار خواهیم داد. ما همه چیز را از مبانی مدل‌های ChatGPT تا تکنیک‌های خاصی که می‌توانید برای بهبود هوش مصنوعی مکالمه‌تان استفاده کنید، پوشش خواهیم داد. بیایید شروع کنیم.

مدل ChatGPT چیست؟

ChatGPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مولد) نوعی مدل یادگیری ماشینی است که برای هوش مصنوعی مکالمه ای استفاده می شود. این مبتنی بر معماری Transformer است که توسط Google در سال 2017 برای کارهای ترجمه زبان معرفی شد.

مدل ChatGPT بر روی مجموعه بزرگی از داده‌های متنی از قبل آموزش داده شده و سپس برای کارهای خاص، مانند پاسخ دادن به سؤالات مشتری یا ارائه توصیه‌های شخصی، به دقت تنظیم می‌شود. از یک شبکه عصبی عمیق برای تولید پاسخ‌های متنی استفاده می‌کند که طبیعی و شبیه انسان به نظر می‌رسند.

چگونه یک مدل ChatGPT را دقیق تنظیم کنیم؟

تنظیم دقیق یک مدل ChatGPT شامل آموزش مجدد آن بر روی یک مجموعه داده کوچکتر است که خاص مورد استفاده شما است. در اینجا مراحلی وجود دارد که باید دنبال کنید:

مرحله 1: مدل از پیش آموزش دیده مناسب را انتخاب کنید

چند مدل ChatGPT از پیش آموزش دیده موجود است، مانند GPT-2 و GPT-3. بر اساس اندازه مجموعه داده شما و پیچیدگی کارتان، مناسب ترین مورد را برای مورد استفاده شما انتخاب کنید.

مرحله 2: مجموعه داده خود را جمع آوری و پاک کنید

برای تنظیم دقیق مدل ChatGPT خود، باید مجموعه داده کوچکتری را که مخصوص مورد استفاده شما است جمع آوری کنید. این مجموعه داده باید تمیز و دارای ساختار مناسب، با قالبی واضح و سازگار باشد.

مرحله 3: مدل خود را آموزش دهید

هنگامی که مجموعه داده خود را دریافت کردید، می توانید آموزش مدل ChatGPT خود را با استفاده از آموزش انتقال شروع کنید. یادگیری انتقالی تکنیکی است که شامل استفاده مجدد از مدل های از پیش آموزش دیده و اصلاح آنها برای انجام کارهای جدید است.

مرحله 4: مدل خود را آزمایش و ارزیابی کنید

پس از آموزش مدل خود، باید آن را آزمایش کرده و عملکرد آن را ارزیابی کنید. از یک مجموعه اعتبارسنجی برای اندازه‌گیری دقت و ارتباط پاسخ‌های مدل خود استفاده کنید.

مرحله 5: مدل خود را دقیق تنظیم کنید

بر اساس نتایج ارزیابی خود، می‌توانید مدل خود را با تنظیم فراپارامترهای آن، مانند نرخ یادگیری و تعداد دوره‌ها، تنظیم دقیق کنید. همچنین می توانید داده های بیشتری را به مجموعه آموزشی خود اضافه کنید یا معماری مدل خود را برای بهبود عملکرد آن تغییر دهید.

نمونه تنظیم دقیق یک مدل در داده های مالی

در اینجا یک راهنمای کلی در مورد تنظیم دقیق مدل‌های GPT-3 با استفاده از Python در داده‌های مالی وجود دارد.

ابتدا، باید یک حساب OpenAI راه اندازی کنید و به GPT-3 API دسترسی داشته باشید. مطمئن شوید که تنظیم معماری یادگیری عمیق به درستی.

ماژول openai را با استفاده از دستور “pip install openai” در پایتون نصب کنید.

openai نصب پیپ

OpenAI را وارد کنید و کلید OpenAI API خود را با ایجاد یک فایل پایتون و جایگزینی با کلید API واقعی خود اضافه کنید:

وارد کردن openai
پانداها را به صورت PD وارد کنید

# با OpenAI API احراز هویت
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

مدل GPT-3 از پیش آموزش دیده را با افزودن کد زیر بارگیری کنید.

model_engine = "davinci" # می توانید هر مدلی را از لیست ارائه شده توسط OpenAI انتخاب کنید
model = openai.Model(engine=model_engine)

با استفاده از یک مجموعه داده نمونه، مدل GPT-3 را بر روی داده های مالی تنظیم کنید. در اینجا مثالی از نحوه تنظیم دقیق مدل در یک مجموعه داده مالی آورده شده است:

data = pd.read_csv("financial_data.csv")

# با انتخاب زیرمجموعه ای از داده ها یک مجموعه آموزشی ایجاد کنید
train_data = data.sample(frac=0.8، random_state=123)

# با استفاده از داده های باقیمانده یک مجموعه آزمایشی ایجاد کنید
test_data = data.drop(train_data.index)

# مجموعه آموزشی را به لیستی از رشته ها تبدیل کنید
train_strings = train_data["text"].tolist()

# مدل را روی مجموعه آموزشی تنظیم دقیق کنید
model.finetune(train_strings)

# مدل را روی مجموعه تست تست کنید
test_strings = test_data["text"].tolist()
results = model.generate(test_strings)

عملکرد مدل را با محاسبه دقت، دقت، فراخوانی و امتیاز F1 ارزیابی کنید. در اینجا مثالی از نحوه ارزیابی مدل در مجموعه آزمایشی آورده شده است:

از sklearn.metrics واردات accuracy_score، precision_score، recall_score، f1_score

# رشته های تولید شده را به لیستی از برچسب ها تبدیل کنید
generated_labels = [result.choices[0].text برای نتیجه در نتایج]

# برچسب های واقعی را به لیستی از برچسب ها تبدیل کنید
actual_labels = test_data["label"].tolist()

# معیارها را محاسبه کنید
دقت = امتیاز_دقت (برچسب های_واقعی، برچسب های_تولید شده)
دقت = امتیاز_دقت (برچسب_های_واقعی، برچسب_های_تولید شده)
recall = recall_score (برچسب های_واقعی، برچسب های_تولید شده)
f1 = f1_score (برچسب های_واقعی، برچسب های_تولید شده)

چاپ ("دقت:"، دقت)
چاپ ("دقت:"، دقت)
چاپ ("یادآوری:"، یادآوری)
print("F1 Score:"، f1)

اگر عملکرد مدل رضایت‌بخش نیست، می‌توانید با تنظیم فراپارامترهایی مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته و تعداد دوره‌ها، آن را بیشتر تنظیم کنید. می‌توانید ترکیب‌های مختلفی از فراپارامترها را آزمایش کنید تا بهینه‌ترین آنها را بیابید.

در اینجا چند مثال دیگر درباره انجام برخی تحلیل‌ها روی داده‌های مالی وجود دارد.

تحلیل احساسات

اولین گام برای تجزیه و تحلیل داده های مالی، تعیین احساسات کلی است. تحلیل احساسات راهی برای تعیین مثبت یا منفی بودن اخبار یا گزارش های مالی است. در اینجا مثالی از نحوه تنظیم دقیق مدل GPT-3 در داده های مالی برای تجزیه و تحلیل احساسات آورده شده است:

وارد کردن openai
پانداها را به صورت PD وارد کنید

# با OpenAI API احراز هویت
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# داده های مالی را در یک DataFrame بارگذاری کنید
df = pd.read_csv("financial_data.csv")

# GPT-3 را روی داده های مالی تنظیم دقیق کنید
model_engine = "text-davinci-002"
prompt = "تحلیل احساسات داده های مالی: "
fin_data = df["news"].tolist()
نتایج = []
برای داده ها در fin_data:
    prompt = prompt + data + " "
answer = openai.Completion.create(engine=model_engine، prompt=prompt، max_tokens=50)
results.append(response.choices[0].text)

# نتایج را چاپ کنید
برای نتیجه در نتایج:
    چاپ (نتیجه)

پیش‌بینی قیمت سهام

گام بعدی در تحلیل مالی پیش بینی قیمت سهام است. در اینجا مثالی از نحوه تنظیم دقیق مدل GPT-3 در داده های مالی برای پیش بینی قیمت سهام آورده شده است:

وارد کردن openai
پانداها را به صورت PD وارد کنید

# با OpenAI API احراز هویت
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# داده های مالی را در یک DataFrame بارگذاری کنید
df = pd.read_csv("financial_data.csv")

# GPT-3 را روی داده های مالی تنظیم دقیق کنید
model_engine = "text-davinci-002"
prompt = "پیش بینی قیمت سهام:"
fin_data = df["financial_reports"].tolist()
نتایج = []
برای داده ها در fin_data:
    prompt = prompt + data + " "
answer = openai.Completion.create(engine=model_engine، prompt=prompt، max_tokens=50)
results.append(response.choices[0].text)

# نتایج را چاپ کنید
برای نتیجه در نتایج:
    چاپ (نتیجه)

تجزیه و تحلیل روند مالی

یکی دیگر از جنبه های مهم تحلیل مالی، تحلیل روند است. در اینجا مثالی از نحوه تنظیم دقیق مدل GPT-3 بر روی داده های مالی برای تجزیه و تحلیل روند آورده شده است:

وارد کردن openai
پانداها را به صورت PD وارد کنید

# با OpenAI API احراز هویت
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# داده های مالی را در یک DataFrame بارگذاری کنید
df = pd.read_csv("financial_data.csv")

# GPT-3 را روی داده های مالی تنظیم دقیق کنید
model_engine = "text-davinci-002"
prompt = "تجزیه و تحلیل روندهای مالی:"
fin_data = df["financial_reports"].tolist()
نتایج = []
برای داده ها در fin_data:
    prompt = prompt + data + " "
answer = openai.Completion.create(engine=model_engine، prompt=prompt، max_tokens=50)
results.append(response.choices[0].text)

# نتایج را چاپ کنید
برای نتیجه در نتایج:
    چاپ (نتیجه)

توجه داشته باشید که هنگام استفاده از داده های مالی باید بسیار محتاط باشید. دسترسی، ذخیره یا پردازش داده‌های مالی ممکن است نیاز به تأییدیه مناسب و مطابقت با الزامات قانونی و نظارتی داشته باشد. لطفاً قبل از استفاده از داده های مالی با یک کارشناس مالی یا حقوقی مشورت کنید.

با نحوه استفاده از ChatGPT API با پایتون

سؤالات متداول درباره تنظیم دقیق مدل ChatGPT