Comment transformer ChatGPT en expert avec des données Excel illimitées !

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Comment transformer ChatGPT en expert avec des données Excel illimitées !

Table des matières

  • Introduction
  • Étape 1 : Préparation des données brutes
  • Étape 2 : Nettoyage des données avec Pandas
  • Étape 3 : Préparation des données pour le fine-tuning
  • Étape 4 : Fine-tuning du modèle avec OpenAI
  • Étape 5 : Test du modèle fine-tuné
  • Conclusion

Comment fine-tuner votre propre modèle de chat GPT avec OpenAI

Dans cet article, nous allons vous montrer comment Fine-Tuner votre propre modèle de chat GPT en utilisant des données personnalisées avec l'API OpenAI. Le fine-tuning est l'une des méthodes les plus puissantes pour exploiter les capacités de chat GPT et faire de ce dernier un expert dans le domaine de votre choix. Il peut être moins coûteux que d'utiliser l'API standard car vous n'avez pas besoin de fournir une tonne de contexte ou d'exemples pour obtenir les réponses que vous voulez. Cela permet également à chat GPT de devenir un expert dans n'importe quel sujet ou domaine de données que vous souhaitez. Dans cet article, nous vous guiderons étape par étape sur la façon de collecter et préparer vos données, comment les nettoyer et les formater correctement, et enfin comment fine-tuner votre modèle et le tester avec différentes requêtes.

Introduction

Le fine-tuning est un processus qui permet de personnaliser un modèle de langage pré-entrainé en lui fournissant des données spécifiques liées au domaine que vous souhaitez couvrir. Dans notre cas, nous utiliserons l'API OpenAI pour fine-tuner le modèle de chat GPT en lui fournissant des tweets sur les compagnies aériennes américaines et leurs sentiments associés. Nous montrerons comment préparer les données brutes, les nettoyer en utilisant la bibliothèque pandas, les formater correctement pour le fine-tuning, et enfin comment lancer le processus de fine-tuning sur les serveurs OpenAI.

Étape 1 : Préparation des données brutes

La première étape consiste à collecter des données brutes liées au domaine de votre choix. Dans notre exemple, nous utilisons les données de sentiment des tweets sur les compagnies aériennes américaines provenant de Kaggle.com. Ces données comprennent une colonne de tweets et une colonne d'étiquettes (positif, neutre, négatif). Il est important de formater les données correctement en utilisant deux colonnes, "Prompt" (pour la requête) et "completion" (pour la réponse).

Étape 2 : Nettoyage des données avec Pandas

Une fois que vous avez Collecté les données brutes, vous devez les nettoyer avant de les utiliser pour le fine-tuning. Pour cela, nous utilisons la bibliothèque pandas pour supprimer les colonnes inutiles, supprimer les espaces blancs et formater les données correctement. Une fois les données nettoyées, vous pouvez les enregistrer au format CSV encodé en UTF-8.

Étape 3 : Préparation des données pour le fine-tuning

Avant de pouvoir fine-tuner votre modèle, vous devez préparer les données de manière à ce qu'elles soient compatibles avec l'API OpenAI. Pour cela, nous utilisons l'outil OpenAI CLI qui va analyser les données préalablement nettoyées et les formater correctement. Une fois les données préparées, vous pouvez les télécharger au format JSONL et les enregistrer dans votre Google Drive.

Étape 4 : Fine-tuning du modèle avec OpenAI

Maintenant que les données sont prêtes, nous pouvons passer à la phase de fine-tuning proprement dite. Nous utilisons l'API OpenAI pour créer un modèle de fine-tuning en spécifiant le fichier contenant les données préparées, le modèle de chat GPT à utiliser, ainsi que le nombre d'époques (epochs) pour le fine-tuning. Une fois le processus de fine-tuning lancé, vous pouvez suivre l'avancement en vérifiant régulièrement l'état du modèle sur les serveurs OpenAI.

Étape 5 : Test du modèle fine-tuné

Une fois le modèle fine-tuné, vous pouvez le tester en lui soumettant différentes requêtes. Vous pouvez utiliser l'interface fournie par OpenAI ou créer votre propre interface utilisateur à l'Aide de la bibliothèque gradio. Dans notre exemple, nous montrons comment tester le modèle avec une requête manuelle et comment l'intégrer dans une interface gradio conviviale.

Conclusion

Le fine-tuning est une méthode puissante pour personnaliser les modèles de langage pré-entrainés tels que chat GPT. En suivant les étapes décrites dans cet article, vous pouvez fine-tuner votre propre modèle de chat GPT en utilisant des données personnalisées. Cela vous permettra de créer un modèle expert dans le domaine de votre choix et d'obtenir des réponses pertinentes à vos requêtes.


Avez-vous des questions sur le processus de fine-tuning ou sur l'utilisation de l'API OpenAI ? Consultez notre FAQ ci-dessous pour trouver des réponses.

FAQ

Q : Combien de données ai-je besoin pour fine-tuner mon modèle ?

R : Le nombre de données nécessaires pour le fine-tuning dépend du domaine que vous souhaitez couvrir et de la complexité des requêtes que vous voulez traiter. En général, OpenAI recommande d'avoir au moins quelques centaines d'exemples pour obtenir des résultats significatifs.

Q : Quel modèle de chat GPT dois-je utiliser pour le fine-tuning ?

R : OpenAI propose plusieurs modèles de chat GPT, tels que Ada, Babbage, Curry et DaVinci. Le choix du modèle dépendra de vos besoins spécifiques en termes de capacité de calcul, de coût et de performances.

Q : Combien de temps faut-il pour fine-tuner un modèle avec OpenAI ?

R : Le temps nécessaire pour fine-tuner un modèle avec OpenAI dépend de plusieurs facteurs, tels que la taille de vos données, le modèle utilisé et le nombre d'époques spécifié. Les modèles plus avancés, tels que DaVinci, peuvent prendre plusieurs heures pour terminer le fine-tuning, tandis que les modèles plus simples, tels que Ada, peuvent prendre moins de temps.

Q : Puis-je fine-tuner mon modèle avec d'autres types de données que des tweets ?

R : Absolument ! Vous pouvez fine-tuner votre modèle avec n'importe quel type de données, qu'il s'agisse de textes, d'articles de blog, de conversations, etc. Tant que vos données sont bien formatées et qu'elles représentent le domaine que vous souhaitez couvrir, vous pouvez les utiliser pour le fine-tuning.

Q : Quels sont les avantages du fine-tuning par rapport à l'utilisation de l'API standard d'OpenAI ?

R : Le fine-tuning présente plusieurs avantages par rapport à l'utilisation de l'API standard. Tout d'abord, il peut être moins coûteux car vous n'avez pas besoin de fournir autant de contexte ou d'exemples pour obtenir les réponses souhaitées. De plus, le fine-tuning permet à chat GPT de devenir un expert dans n'importe quel sujet ou domaine de données que vous souhaitez, ce qui le rend encore plus puissant et polyvalent.

Q : Quels sont les inconvénients du fine-tuning ?

R : Le principal inconvénient du fine-tuning est qu'il nécessite une quantité significative de données pour obtenir des résultats précis et pertinents. Si vous disposez de très peu de données, le fine-tuning peut ne pas être aussi efficace et vous pourriez obtenir des réponses moins fiables. De plus, le processus de fine-tuning peut être assez long, surtout si vous utilisez des modèles avancés ou de grandes quantités de données.

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