Améliorer GPT à partir de zéro en 15 minutes avec JavaScript

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Améliorer GPT à partir de zéro en 15 minutes avec JavaScript

Table des matières

  • Introduction
  • Prérequis
  • Étape 1 : Configuration de l'environnement
  • Étape 2 : Préparation des données
  • Étape 3 : Entraînement du modèle
  • Étape 4 : Test de la réponse
  • Conclusion
  • Avantages et inconvénients
  • FAQ

Introduction

Dans cette vidéo, nous allons voir comment affiner un modèle GPT en utilisant Node.js et JavaScript. Nous le ferons en seulement quelques minutes. Bien que ce tutoriel soit assez rapide, il est très précieux car j'ai réalisé qu'il y a certaines limitations liées aux nouvelles informations ainsi qu'aux informations de niche lorsque j'ai commencé à m'intéresser à gpt3, chat GBT et autres. Si vous souhaitez entraîner votre modèle sur votre documentation ou votre API, ou sur toute autre donnée qui n'est pas déjà incluse dans l'ensemble de données, voici comment vous y prendre. J'ai pensé que cela serait très compliqué, mais en réalité ce n'est pas si compliqué que ça. J'espère pouvoir vous expliquer tout cela de manière simple et compréhensible.

Ce tutoriel accompagne également mon billet de blog intitulé "Supercharger le modèle GPT" sur ma sous-stack natter.substack.com. Vous pouvez suivre les exemples de code là-bas. Les seuls préalables dont vous aurez besoin sont Python et Node.js installés, ainsi qu'une clé d'API Open AI, que vous pouvez obtenir sur OpenAI.com.

Prérequis

Avant de commencer, vous devez vous assurer d'avoir Python et Node.js installés sur votre machine. Vous aurez également besoin d'une clé d'API Open AI pour accéder aux fonctionnalités nécessaires à l'entraînement et à l'utilisation du modèle GPT.

Étape 1 : Configuration de l'environnement

Pour commencer, créez un nouveau répertoire vide et initialisez un nouveau Package.json en exécutant la commande npm init --yes. Ouvrez ensuite ce fichier dans votre éditeur de texte et modifiez le type en "module". Cela permettra d'utiliser les modules ES dans votre code JavaScript.

Ensuite, configurez votre clé d'API Open AI en tant que variable d'environnement ou dans un fichier de configuration approprié. Assurez-vous d'avoir également installé le package "openai" pour interagir avec le service Open AI, ainsi que "openai-data" pour effectuer des transformations sur les données.

Étape 2 : Préparation des données

La prochaine étape consiste à préparer vos données d'entraînement. Pour cela, vous devez fournir un fichier au format Jsonl qui contient vos données sous la forme de paires de questions/réponses. Chaque paire doit être écrite sur une nouvelle ligne. Il est recommandé d'avoir au moins 500 paires de données pour obtenir de bons résultats.

Dans notre exemple, nous allons utiliser des données de formation pour la documentation du protocole Lens. Vous pouvez utiliser vos propres données ou utiliser le jeu de données fourni dans mon référentiel GitHub. Une fois que vous avez préparé votre fichier de données, vous devez le télécharger à l'Aide de l'outil "openai-data" en utilisant la commande openai-data fine-tune prepare-data.

Étape 3 : Entraînement du modèle

Maintenant que vos données sont prêtes, vous pouvez procéder à l'entraînement du modèle GPT. Pour cela, vous devez d'abord créer un modèle de fine-tuning en utilisant la commande openai fine-tune create. Vous devrez spécifier l'ID du fichier de données préparées et le nom du modèle de base que vous souhaitez utiliser. Par défaut, nous utiliserons le modèle DaVinci, mais vous pouvez utiliser d'autres modèles personnalisés si vous en avez déjà créé.

Après avoir créé le modèle de fine-tuning, vous pouvez utiliser la commande openai fine-tune list pour vérifier son statut. Vous devrez attendre que le statut passe à "succeeded" avant de passer à l'étape suivante.

Étape 4 : Test de la réponse

Une fois que le modèle de fine-tuning est prêt, vous pouvez l'utiliser pour effectuer des tests en utilisant la commande openai completion create. Vous devrez spécifier le nom de votre modèle de fine-tuning, ainsi que le texte de la question que vous souhaitez poser. Vous pouvez également spécifier le nombre maximum de tokens pour la réponse.

La commande renverra la réponse générée par le modèle GPT. Vous pouvez répéter cette étape avec différentes questions pour tester les performances du modèle.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons appris comment affiner un modèle GPT en utilisant Node.js et JavaScript. Bien que cela puisse sembler complexe au premier abord, nous avons vu que le processus est en réalité assez simple et accessible. Vous pouvez maintenant explorer davantage les possibilités offertes par les modèles GPT et les adapter à vos besoins spécifiques.

Avantages et inconvénients

Avantages

  • Facile à comprendre et à implémenter
  • Possibilité d'entraîner le modèle sur des données spécifiques
  • Ouverture à l'ajout de nouvelles informations et de données de niche

Inconvénients

  • Limitations liées aux nouvelles informations
  • Performances dépendantes de la quantité et de la qualité des données d'entraînement

FAQ

Q: Quels sont les prérequis pour suivre ce tutoriel ? A: Vous avez besoin d'une installation de Python, de Node.js et d'une clé d'API Open AI.

Q: Où puis-je trouver des exemples de données d'entraînement pour mon modèle GPT ? A: Vous pouvez consulter le référentiel GitHub lié à ce tutoriel pour trouver des exemples de données d'entraînement pour divers domaines.

Q: Puis-je utiliser un modèle GPT pré-entraîné au lieu d'entraîner le mien ? A: Oui, vous pouvez utiliser un modèle GPT pré-entraîné et le configurer pour répondre à vos besoins spécifiques.

Q: Le modèle GPT est-il sensible aux données biaisées ? A: Oui, le modèle GPT peut être sensible aux données biaisées, il est donc important de vérifier la qualité de vos données d'entraînement et de surveiller les réponses générées pour détecter tout biais potentiel.

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