利用無限的Excel數據將ChatGPT轉變為任何專家!
目錄
- 導言
- 精調(chat GPT)
- Chat GPT的強大之處
- 精調與提示方式的不同
- 精調的優勢
- 使用Kaggle獲取數據
- 數據清理
- 加載數據
- Fine-tune模型
- 測試模型
- 將模型整合到Gradio界面
- 總結
精調 Chat GPT 數據的方法以及應用
在這個視頻中,我將向您展示如何使用精調(Chat GPT)的方法,將自己的數據打造成一個專家對話機器人。通過這個例子,您將了解到精調數據的過程,以及創建精通特定主題的對話機器人的潛力。最後,我還會教您如何與朋友和家人分享您的專家機器人。現在,讓我們來看一下精調方法與提示方式的差異,以及精調的優勢。
精調(chat GPT)的強大之處
精調(Chat GPT)是 OpenAI 開發的一種方法,可以使 Chat GPT 成為特定主題的專家。相比於常規的提示方式,精調能夠更有效地獲取所需的答案,而且使用 API 時更經濟高效。這一方法允許您根據自己的數據將 Chat GPT 訓練成任何主題的專家,尤其適用於那些未包含在 Chat GPT 訓練數據中的專業領域。如果您擁有特定的 Reddit 資料、推文或個人數據,這將是一個非常強大的工具。
精調與提示方式的不同
精調與常規的提示方式有所不同。首先,在使用 API 時,精調更經濟高效,因為您不需要提供大量的上下文或示例來獲取所需的答案。其次,精調可以使 Chat GPT 成為任何主題或數據的專家,這是其最大的優勢之一。尤其當您的數據未包含在 Chat GPT 的訓練數據中時,這一方法的威力尤為顯著。
精調的優勢
精調的優勢是非常明顯的。首先,通過精調,您可以根據自己的需求,將 Chat GPT 訓練成任何主題的專家。這使得 Chat GPT 在處理特定領域的問題時更具威力。其次,通過精調,您可以添加自己的專業數據,這將提高 Chat GPT 的準確性和強大程度。儘管精調可能需要更多的工作和時間來準備數據,但它帶來的潛在價值絕對是值得的。
使用Kaggle獲取數據
要進行精調,您需要一些數據。在這個例子中,我使用了 Kaggle 網站的 Twitter US 航空公司情感數據集。您可以在 Kaggle 上免費下載這個數據集。下載文件後,您需要刪除一些不必要的列,只保留包含實際推文和情感的兩列數據。
數據清理
數據的格式很重要,所以您需要確保只有兩列數據:Prompt 和 completion。同時,確保標題標籤為 prompt 和 completion。此外,由於 OpenAI 的要求,您需要將文件另存為 CSV 格式,並且確保選擇的編碼格式為 utf-8。
加載數據
為了進行精調,我們將使用 Google Colab。首先,在新的 Notebook 中,您需要安裝幾個庫,包括 OpenAI、Pandas 和 Gradio。安裝完成後,您需要導入這些庫。接下來,我們需要加載我們之前保存的數據集。您可以使用 Google 試算表進行文件的讀取和清理。在加載數據之前,我們需要確定文件的位置,並且將其定義為“檔案路徑”。
Fine-tune模型
完成數據的加載後,我們可以開始進行Fine-tune模型。根據您選擇的模型,您需要指定該模型的名稱。在Fine-tune模型完成後,您可以使用模型進行測試。將您想要測試的內容作為模型的提示,並查看模型的回答。模型的回答將提供對該內容情感的分類。
測試模型
現在,我們可以使用我們剛剛Fine-tune的模型來進行測試。您可以手動輸入一個提示,並觀察模型的回答。根據我們的數據集,模型將返回推文的情感分類:正面、負面或中性。您可以通過不斷嘗試不同的提示來測試模型的效果。
將模型整合到Gradio界面
為了提供更友好的使用界面,我們將模型整合到了Gradio界面中。這樣,您可以通過填寫提示來快速測試模型的準確性。只需填寫推文的內容,即可獲得模型的情感分類結果。
總結
在本視頻中,我們學習了如何使用精調(Chat GPT)方法將自己的數據訓練成一個專家對話機器人。我們還學習了如何測試和使用模型,以及如何將模型整合到Gradio界面中。現在,您可以根據這個例子,將自己的數據精調成一個專業領域的聊天機器人。這種方法充滿了無限的潛力,可以應用於各種場景,希望這個視頻能夠啟發您,試試看吧!