ソフトウェア開発者ガイド: 独自のデータで ChatGPT をトレーニングする

翻訳者 | 李睿

レビュー | Chonglou

制作：51CTO テクノロジースタック（WeChat ID：blog）

OpenAI が立ち上げた ChatGPT は、会話型人工知能にとって革命的なものです。すぐに使える機能は素晴らしいですが、ChatGPT の機能は 2021 年に利用可能なトレーニング データによって本質的に制限されています。ソフトウェア開発者やテクノロジー企業にとって、カスタム データセットで ChatGPT をトレーニングすることは、オーダーメイドの AI アシスタントを作成するための鍵となります。

この包括的なガイドでは、微調整や memwalker インタラクティブ読み取りなどの手法を使用して、ソフトウェア チームがカスタム ChatGPT モデルをトレーニングするためのベスト プラクティスについて説明します。

1. ChatGPTのデフォルトトレーニングの限界を克服する

ChatGPT は、Wikipedia、書籍、ウェブサイトなどを含む一般知識の大規模なデータセットを使用して OpenAI によって事前トレーニングされました。これらのトレーニング データは 2021 年に収集されたため、ChatGPT にはいくつかの自然な弱点があります。

• 2021 年以降に発生する最近の出来事や新たなトピックについての知識はありません。
• 歴史や文学などの一般的な分野以外の狭い専門知識。
• 会話ベースの個人メモリ機能はありません。
• 長い会話中にシーンを維持するのが難しい。

これらの制限は、最先端の専門知識が欠如している ChatGPT の固定データセットから直接生じています。ユーザーは、独自のデータで ChatGPT をトレーニングすることで、業界、トピック、ビジネスニーズに合ったバージョンを作成できます。

2. ChatGPTモデルのトレーニングのための主要な方法

ソフトウェア開発チームが ChatGPT をカスタマイズするために使用できるコアテクニックがいくつかあります。

（１）キュレーションされたデータセットを微調整する

シンプルで直接的なアプローチは、ドキュメント、電子メール、マニュアルなどの関連テキストを収集して、ChatGPT モデルを微調整することです。このプロセスには以下が含まれます。

• カスタム データセットをコンパイルする: ChatGPT に学習させたいトピックと知識をカバーするテキストを収集します。
• クリーニングと前処理: データを標準形式に変換し、機密情報を匿名化します。
• モデルを微調整する: Anthropic などの API を使用してデータセットをアップロードし、バックプロパゲーションを介して ChatGPT をさらにトレーニングします。

微調整により、ユーザーの専門知識が ChatGPT に直接注入されます。

（２）MEMWALKERインタラクティブ読書の利用

長い形式のテキストの場合、MEMWALKER などの高度な技術により、トレーニング中にシナリオをより効果的に処理できます。 MEMWALKER には 2 つのステージがあります。

• メモリツリーの構築: 長いテキストは複数のセグメントに分割されます。各フラグメントは集約されてツリー構造のノードを形成します。
• ツリーのナビゲーション: 質問に答えるとき、AI はツリーをトラバースしてノードから関連する詳細を収集します。

このアプローチにより、長い例でもシナリオを維持できます。

（３）検索強化

ユーザーは、データセットにインデックスを付け、検索を ChatGPT と組み合わせることで、検索拡張機能を使用することもできます。これにより、推論時に大量のニッチデータを活用できるようになります。

• ベクター インデックス作成: セマンティック検索用にカスタム テキスト コレクションをインデックスします。
• 統合検索: ChatGPT をクエリすると、まずインデックスから関連するテキストが表示されます。
• 応答の生成: ChatGPT がこれらのテキストを使用して回答を通知できるようにします。

これらの技術を組み合わせることで、ChatGPT の知識の重要なカスタマイズが可能になります。次に、ユーザーはいくつかの手順を実行して独自のモデルをトレーニングできます。

3. ChatGPTモデルのチャットスキルをトレーニングする方法

ユーザーは、実践ガイドに従って、ユースケースに合わせて独自の ChatGPT モデルをトレーニングできます。

（１）トレーニングデータの収集と準備

• 業界やトピックに関連するテキスト コンテンツの多様なデータセットをコンパイルします。関連する Web サイトをクロールし、製品ドキュメントを収集し、カスタム記事を作成するなど、さまざまな操作を実行できます。
• テキストの重複を排除し、書式設定の問題を修正し、個人情報を匿名化することでデータをクリーンアップします。
• データセットをトレーニング、検証、テストのサブセットに分割します。

（２）AIプラットフォームにデータをアップロードする

• Anthropic や Cohere などのプラットフォームを使用してデータセットをアップロードします。データ分割が正しくラベル付けされていることを確認してください。
• ベースとして、Claude モデルや GPT-3 モデルなどの ChatGPT モデル アーキテクチャを選択します。

（３）追加研修の実施

• トレーニングは勾配降下法によって行われ、トレーニング中にベースモデルが調整されます。開発セットで検証します。
• 長いテキストを処理するには、MEMWALKER などのテクニックの使用を検討してください。
• aug を取得し、テキストをインデックスし、セマンティック検索を統合します。

（4）カスタムチャットボットの評価

• トレーニング済みのモデルを、ホールドアウト テスト セット上のユーザーと実際の会話でテストします。
• モデルの主要概念の想起、関連性、会話の一貫性を分析します。
• 弱点に関するデータをさらに収集し、再トレーニングすることで、反復的に改善します。

（５）展開モデル

• ユーザーが満足したら、AI プラットフォームが提供する API を通じてカスタマイズされた ChatGPT を展開します。
• 実稼働インスタンスをセットアップし、それをユーザーのアプリケーションやビジネス ワークフローに統合します。

モデルを監視および維持し、必要に応じて新しいデータで再トレーニングします。

4. カスタムチャットボットの実用化

特別にトレーニングされた ChatGPT モデルは、商用アプリケーションにおいて無限の可能性を秘めています。

• カスタマー サポート ボット: 製品ドキュメント、マニュアル、FAQ についてトレーニングします。
• 業界分析ボット: 収益レポート、プレスリリース、記事を入手し、財務に関する質問に答えます。
• 専門分野ロボット: 教科書や研究論文を通じてトレーニングされ、医学、法律、工学などの知識を教えます。
• 企業文化ボット: 社内 Wiki、マニュアル、情報履歴に関するトレーニングを実施して、新入社員のオンボーディングを支援します。

ご覧のとおり、ほぼすべての業界やニッチが、カスタマイズされた知識豊富な ChatGPT アシスタントから恩恵を受けることができます。カスタマイズにより、ユーザーのユースケースに合わせた、より関連性の高い会話機能が利用できるようになります。

インタラクティブな読書の分野には、豊富な実用的なアプリケーションがあります。検索とテキスト生成を組み合わせた Retrieval-Augmented Generation (RAG) を例に挙げてみましょう。これらのモデルは MEMWALKER から大きな恩恵を受けることができ、大規模なドキュメント コレクションから関連する洞察を効果的に抽出できるようになります。

さらに、企業は MEMWALKER と統合されたカスタム AI チャットボットを活用して、必要なコンテキストを維持しながら、より広範で自然な会話を行うことができます。

大規模言語モデル (LLM) が進歩するにつれて、インタラクティブな読み取りの可能性は拡大するばかりです。これにより、コンテキスト、メモリ、論理的推論に関する豊富な理解を必要とするタスクを AI が管理できるようになります。

5. 大規模AIモデルのトレーニングの将来

インタラクティブな読み取りなどの方法は、大規模な言語モデルでより人間に近いシーン処理を実現するのに役立ちます。大規模言語モデル (LLM) が大きくなるにつれて、データ使用量の削減が重要になります。効果的な情報エンコーディングにより、より専門的なニッチな知識を活用することも可能になります。

ソフトウェア開発チームにとって、ChatGPT のような大規模な言語モデルを効果的にトレーニングおよびカスタマイズする方法を学ぶことは、企業にさらなるチャンスをもたらすでしょう。検索強化などのテクノロジーと組み合わせることで、これらの AI アシスタントは幅広いトピックについて有意義で詳細な会話を行えるようになり、着実に AI アシスタントへと進化しています。

このガイドによって、ChatGPT ボットをトレーニングするための効果的な手法が明らかになったと思います。適切なデータと効果的なトレーニング方法を使用することで、ユーザーはソフトウェア ビジネスや開発者向けの専門的な会話エージェントを作成できます。

オリジナルリンク: https://dzone.com/articles/training-chatgpt-on-your-own-data-a-guide-for-soft