Comment entraîner GPT-3.5 Turbo avec vos propres données sur Bubble.io
Table des matières
- Introduction
- La procédure de fine-tuning avec GPT
- Préparer l'ensemble de données d'entraînement
- Uploader le fichier d'entraînement
- Créer un job de fine-tuning
- Vérifier l'état du job de fine-tuning
- Obtenir l'ID du modèle fine-tuned
- Utiliser le modèle fine-tuned pour générer des titres d'articles
- Comparaison avec le modèle standard
- Conclusion
📰 Comment créer un générateur de titres d'articles avec GPT-3.5 en utilisant le fine-tuning
Le générateur de titres d'articles est un outil puissant qui peut vous aider à trouver des titres accrocheurs et attrayants pour vos articles de blog. Dans ce tutoriel, nous allons vous montrer comment créer votre propre modèle de fine-tuning avec GPT-3.5 et utiliser ce modèle pour générer des titres d'articles basés sur un ensemble de données d'entraînement spécifique.
1. Introduction
Le fine-tuning est une technique avancée d'entraînement de modèles de langage qui permet d'adapter un modèle pré-entraîné à des tâches spécifiques. Avec GPT-3.5, vous pouvez créer votre propre modèle fine-tuned en fournissant un ensemble de données d'entraînement personnalisé. Ce modèle fine-tuned sera ensuite capable de générer des titres d'articles pertinents et de haute qualité.
2. La procédure de fine-tuning avec GPT
Avant de commencer le processus de fine-tuning, il est important de comprendre comment cela fonctionne. Lorsque vous effectuez une requête API à OpenAI avec un modèle GPT, vous pouvez envoyer des prompts qui décrivent le résultat souhaité. Cependant, avec le fine-tuning, vous pouvez fournir des exemples d'entrée et de sortie attendus pour former votre propre modèle à générer les résultats souhaités.
3. Préparer l'ensemble de données d'entraînement
La première étape du fine-tuning consiste à préparer l'ensemble de données d'entraînement. Vous pouvez rassembler des exemples de titres d'articles pertinents et les organiser dans un fichier texte au format JSONL. Chaque exemple doit être structuré comme un objet JSON contenant une instruction système, une demande utilisateur et une réponse attendue de l'assistant.
4. Uploader le fichier d'entraînement
Une fois que vous avez préparé l'ensemble de données d'entraînement, vous devez l'uploader sur l'API d'OpenAI à l'Aide de la méthode "Upload File". Cette méthode vous permet de télécharger votre fichier d'entraînement pour qu'il soit utilisé dans le processus de fine-tuning. Lorsque vous téléchargez le fichier, vous recevrez un ID de fichier que vous utiliserez par la suite.
5. Créer un job de fine-tuning
Après avoir téléchargé le fichier d'entraînement, la prochaine étape consiste à créer un job de fine-tuning à l'aide de la méthode "Create Fine-Tuning Job". Vous devez fournir l'ID du fichier d'entraînement et le nom de votre modèle fine-tuned. Une fois que le job de fine-tuning est créé, vous obtiendrez un ID de job que vous utiliserez pour vérifier l'état du job et obtenir l'ID final de votre modèle fine-tuned.
6. Vérifier l'état du job de fine-tuning
Après avoir lancé le job de fine-tuning, vous devez vérifier régulièrement son état pour savoir s'il est terminé. Vous pouvez utiliser la méthode "Retrieve Fine-Tuning Job" pour obtenir l'état actuel du job de fine-tuning. Si le job est terminé, vous recevrez l'ID de votre modèle fine-tuned. Si le job n'est pas encore terminé, vous devrez attendre et vérifier à nouveau plus tard.
7. Obtenir l'ID du modèle fine-tuned
Une fois que le job de fine-tuning est terminé, vous pouvez utiliser la méthode "Get Fine-Tuning Job Result" pour obtenir l'ID de votre modèle fine-tuned. Cet ID sera spécifique à votre modèle et vous permettra de l'utiliser dans vos requêtes API pour générer des titres d'articles.
8. Utiliser le modèle fine-tuned pour générer des titres d'articles
Maintenant que vous avez l'ID de votre modèle fine-tuned, vous pouvez l'utiliser pour générer des titres d'articles basés sur vos requêtes. Vous pouvez utiliser la méthode "Chat Completion" avec votre modèle fine-tuned pour obtenir des réponses précises et de haute qualité.
9. Comparaison avec le modèle standard
Pour évaluer l'efficacité de votre modèle fine-tuned, vous pouvez comparer les titres d'articles générés avec ceux du modèle standard. Vous pouvez également effectuer des tests A/B en générant des titres avec différents modèles et en comparant les résultats pour choisir le meilleur modèle à utiliser.
10. Conclusion
Créer un générateur de titres d'articles avec GPT-3.5 en utilisant le fine-tuning peut vous aider à produire des titres accrocheurs et attrayants pour vos articles de blog. En suivant les étapes décrites dans ce tutoriel, vous pourrez entraîner votre propre modèle et obtenir des résultats personnalisés et de haute qualité. N'oubliez pas de tester et d'itérer votre modèle afin d'optimiser ses performances et de répondre aux besoins spécifiques de votre site.