Automatisation du fine-tuning de GPT 3.5 Turbo pour les appels de fonctions

Automatisation du fine-tuning de GPT 3.5 Turbo pour les appels de fonctions

Table of Contents:

1. Introduction
2. Automating Fine-Tuning of GPT 3.5 Turbo 2.1 Generating Data Classes and Examples 2.2 Modifying the Prompt 2.3 Fine-Tuning the Model
3. Using Llama Index for Automation
4. Function Definition and Fine-Tuning
5. Conclusion

Introduction

Dans cette vidéo, nous allons automatiser presque tout ce qui concerne le fine-tuning de GPT 3.5 Turbo pour l'appel de fonctions. Tout sera généré automatiquement pour nous, y compris les classes de données avec des exemples spécifiques à notre cas particulier. Vous n'aurez qu'à modifier le Prompt pour l'adapter à votre cas d'utilisation. Nous obtiendrons ainsi une description de fonction, accompagnée d'un modèle de fine-tuning que nous pourrons interroger.

Automating Fine-Tuning of GPT 3.5 Turbo

Dans cette partie, nous allons explorer les différentes étapes de l'automatisation du fine-tuning de GPT 3.5 Turbo pour l'appel de fonctions. Cela comprend la génération des classes de données et des exemples, la modification du prompt et enfin le fine-tuning du modèle.

Generating Data Classes and Examples

La première étape consiste à utiliser le GP4 pour générer automatiquement les classes de données à partir de notre prompt. Cela se fait en utilisant la classe "Class List Generator" qui exécute ce processus. Ensuite, nous générons une liste d'exemples à utiliser pour créer notre jeu de données de fine-tuning.

Modifying the Prompt

Après avoir généré les classes de données et la liste d'exemples, nous pouvons modifier le prompt pour l'adapter à notre cas d'utilisation spécifique. Par exemple, nous pouvons utiliser un prompt de type "Générer un profil d'entreprise en utilisant une description de l'entreprise" en spécifiant des informations telles que le nom de l'entreprise, les fondateurs et les revenus.

Fine-Tuning the Model

Une fois que nous avons notre jeu de données de fine-tuning, nous pouvons lancer le processus de fine-tuning du modèle. Cela se fait en utilisant un moteur de fine-tuning, tel que Llama Index, pour effectuer le fine-tuning du modèle GPT 3.5 Turbo. Nous pouvons suivre l'état du processus de fine-tuning à partir de notre environnement de développement ou directement dans le playground.

Using Llama Index for Automation

Llama Index est un outil puissant qui nous permet d'automatiser une grande partie du processus de fine-tuning. Nous pouvons utiliser Llama Index pour générer automatiquement les classes de données et les exemples, ce qui nous permet de gagner du temps et d'obtenir des résultats précis.

Function Definition and Fine-Tuning

Une fois que nous avons terminé le fine-tuning du modèle, nous pouvons extraire la définition de la fonction générée par Llama Index. Cela nous permet de l'utiliser ultérieurement lors de l'appel du modèle de fine-tuning. Nous pouvons également modifier ce fichier pour intégrer d'autres fonctionnalités personnalisées.

Conclusion

En conclusion, l'automatisation du fine-tuning de GPT 3.5 Turbo pour l'appel de fonctions nous permet de gagner du temps et d'obtenir des résultats précis. L'utilisation de Llama Index facilite grandement ce processus en automatisant la génération des classes de données et des exemples. Nous pouvons ainsi obtenir un modèle de fine-tuning prêt à être utilisé pour interroger différentes fonctionnalités.

🔍 Highlights:

• Automatisation du fine-tuning de GPT 3.5 Turbo pour l'appel de fonctions
• Génération automatique des classes de données et des exemples
• Modification facile du prompt pour adapter à différents cas d'utilisation
• Utilisation de Llama Index pour simplifier le processus
• Extraction de la définition de fonction générée pour une utilisation future
• Obtention d'un modèle de fine-tuning prêt à être utilisé

❓ FAQ:

Q: Est-ce que je peux utiliser mes propres exemples pour générer les classes de données ? R: Oui, vous pouvez modifier la liste d'exemples générée pour l'adapter à votre cas particulier.

Q: Est-ce que je peux finetuner un modèle déjà existant ? R: Oui, vous pouvez utiliser un modèle de fine-tuning existant en remplaçant le modèle GPT 3.5 Turbo par votre propre modèle.