Fine-tune GPT3.5 Turbo với dữ liệu dịch vụ khách hàng ngân hàng
Table of Contents:
- Giới thiệu
- Cách điều chỉnh mô hình GBD 3.5 turbo bằng dữ liệu dịch vụ khách hàng ngân hàng
- Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
- Bước 2: Cài đặt và tải dữ liệu
- Bước 3: Chuẩn bị định dạng dữ liệu cho việc fine-tuning
- Bước 4: Phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập xác thực
- Bước 5: Tải lên dữ liệu lên OpenAI
- Bước 6: Fine-tuning mô hình GBD 3.5 turbo
- Bước 7: Sử dụng mô hình fine-tuned
- Kết luận
- Tài liệu tham khảo
Giới thiệu
Trong video này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách điều chỉnh mô hình GBD 3.5 turbo bằng cách sử dụng dữ liệu dịch vụ khách hàng ngân hàng. Việc fine-tuning mô hình GBD 3.5 turbo có thể giúp chúng ta tinh chỉnh mô hình để nó phù hợp với nhu cầu cụ thể của tổ chức hoặc tổ chức của chúng ta. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi qua các bước chi tiết để thực hiện việc fine-tuning và sử dụng mô hình đã tinh chỉnh để tạo ra câu trả lời phù hợp với dữ liệu khách hàng ngân hàng.
Cách điều chỉnh mô hình GBD 3.5 turbo bằng dữ liệu dịch vụ khách hàng ngân hàng
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
Trước khi tiến hành fine-tuning mô hình GBD 3.5 turbo, chúng ta cần tìm một tập dữ liệu phù hợp cho nhiệm vụ fine-tuning. Trong bài viết này, chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu "banking fine-tune dataset" từ Hugging Face. Tập dữ liệu này bao gồm các yêu cầu của khách hàng ngân hàng và câu trả lời tương ứng từ mô hình. Để tạo mô hình dịch vụ khách hàng riêng của chúng ta, chúng ta chỉ sử dụng yêu cầu từ tập dữ liệu và sử dụng câu trả lời thứ nhất làm câu trả lời.
Bước 2: Cài đặt và tải dữ liệu
Trước khi bắt đầu, chúng ta cần cài đặt các gói OpenAI và datasets. Sau đó, chúng ta có thể tải tập dữ liệu banking fine-tune từ Hugging Face bằng cách sử dụng hàm load_dataset
.
Bước 3: Chuẩn bị định dạng dữ liệu cho việc fine-tuning
Để thực hiện việc fine-tuning, chúng ta cần chuẩn bị định dạng dữ liệu theo yêu cầu của OpenAI. Đầu tiên, chúng ta cần định nghĩa các dòng tin nhắn trong tập dữ liệu, bao gồm tin nhắn hệ thống, tin nhắn từ người dùng và tin nhắn từ trợ lý. Sau đó, chúng ta cần định dạng các bản ghi dữ liệu theo đúng định dạng yêu cầu. Điều này có thể được thực hiện dễ dàng bằng một số dòng lệnh đơn giản.
Bước 4: Phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập xác thực
Sau khi chuẩn bị dữ liệu, chúng ta cần phân chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập xác thực. Trong bài viết này, chúng ta sẽ chia tập dữ liệu thành 80% cho tập huấn luyện và 20% cho tập xác thực bằng cách sử dụng hàm train_test_split
.
Bước 5: Tải lên dữ liệu lên OpenAI
Trước khi thực hiện fine-tuning, chúng ta cần tải lên tập huấn luyện và tập xác thực lên OpenAI. Chúng ta sử dụng API key của OpenAI để tải lên dữ liệu. Sau khi tải lên, chúng ta cần lưu lại các ID của các tệp dữ liệu đã tải lên.
Bước 6: Fine-tuning mô hình GBD 3.5 turbo
Sau khi tải lên dữ liệu, chúng ta có thể tiến hành fine-tuning mô hình GBD 3.5 turbo. Chúng ta sử dụng phương thức fine_tuning_job
của OpenAI để tạo mô hình fine-tuning. Trong quá trình fine-tuning, chúng ta có thể theo dõi trạng thái của quá trình fine-tuning và các giá trị training loss.
Bước 7: Sử dụng mô hình fine-tuned
Sau khi fine-tuning hoàn tất, chúng ta có thể sử dụng mô hình fine-tuned để tạo ra câu trả lời phù hợp với dữ liệu khách hàng ngân hàng. Chúng ta sử dụng ID của mô hình đã fine-tuned để thay thế mô hình GBD 3.5 turbo trong quá trình inference.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu cách điều chỉnh mô hình GBD 3.5 turbo bằng cách sử dụng dữ liệu dịch vụ khách hàng ngân hàng. Việc fine-tuning mô hình cho phép chúng ta tùy chỉnh mô hình để đáp ứng những yêu cầu cụ thể của tổ chức hoặc tổ chức của chúng ta. Việc sử dụng mô hình fine-tuned có thể giúp tạo ra những câu trả lời phù hợp với dữ liệu khách hàng ngân hàng của chúng ta.
Tài liệu tham khảo
- OpenAI Fine-tuning Documentation: link
- Hugging Face Datasets: link