L’avènement de l’IA et de l’apprentissage automatique a transformé un grand nombre de domaines, dont celui du traitement du langage naturel. L’une des avancées les plus significatives dans ce domaine est le développement et la publication de ChatGPT 3.5 Turbo, un modèle de langage développé par OpenAI. Dans ce guide, nous nous pencherons sur le processus d’automatisation du réglage fin de GPT 3.5 Turbo pour l’appel de fonctions à l’aide de Python, en nous concentrant particulièrement sur l’utilisation de l’index Llama.
OpenAI a annoncé la disponibilité du réglage fin pour son modèle GPT-3.5 Turbo en août 2023, la prise en charge de GPT-4 étant prévue pour cet automne. Cette nouvelle fonctionnalité permet aux développeurs de personnaliser les modèles de langage afin de mieux répondre à leurs besoins spécifiques, en améliorant les performances et les fonctionnalités. Les premiers tests ont notamment montré qu’une version affinée de GPT-3.5 Turbo peut égaler, voire dépasser, le modèle GPT-4 de base dans des tâches spécialisées. En ce qui concerne la confidentialité des données, OpenAI garantit que toutes les données envoyées vers et depuis l’API de réglage fin restent la propriété du client. Cela signifie que les données ne sont pas utilisées par l’OpenAI ou toute autre organisation pour entraîner d’autres modèles.
L’un des principaux avantages de la mise au point est l’amélioration de l’orientation. Les développeurs peuvent faire en sorte que le modèle suive des instructions spécifiques de manière plus efficace. Par exemple, le modèle peut être réglé de manière à toujours répondre dans une langue particulière, comme l’allemand, lorsqu’il est invité à le faire. Un autre avantage est la cohérence du formatage des résultats, ce qui est essentiel pour les applications qui exigent un format de réponse spécifique, comme la complétion de code ou la génération d’appels API. Les développeurs peuvent affiner le modèle pour générer de manière fiable des extraits JSON de haute qualité en fonction des invites de l’utilisateur.
Comment automatiser le réglage fin de ChatGPT ?
L’automatisation de la mise au point de GPT 3.5 Turbo implique une série d’étapes, en commençant par la génération de classes de données et d’exemples. Ce processus est adapté au cas d’utilisation spécifique de l’utilisateur, ce qui garantit que la description de la fonction et le modèle affiné qui en résultent sont adaptés à l’objectif visé. La génération de classes de données et d’exemples est facilitée par un fichier Python, qui constitue la première partie d’une séquence de six fichiers.
Le deuxième fichier de la séquence utilise l’index Llama, un outil puissant qui automatise plusieurs processus. L’index Llama génère un ensemble de données de réglage fin basé sur la liste produite par le premier fichier. Cet ensemble de données est crucial pour l’affinage ultérieur du modèle GPT 3.5 Turbo. L’étape suivante de la séquence consiste à extraire la définition de la fonction des exemples générés. Cette étape est essentielle pour faire des appels au modèle affiné. Sans la définition de la fonction, le modèle ne serait pas en mesure de traiter efficacement les requêtes.
Le processus utilise à nouveau l’index Llama, cette fois pour affiner le modèle GPT 3.5 Turbo à l’aide de l’ensemble de données généré. Le processus de réglage fin peut être contrôlé à partir de l’environnement de développement Python ou de l’OpenAI Playground, ce qui offre aux utilisateurs une certaine flexibilité et un contrôle sur le processus.
Mise au point de ChatGPT 3.5 Turbo
Une fois que le modèle a été affiné, il peut être utilisé pour faire des appels réguliers à GPT-4, à condition que la définition de la fonction soit incluse dans l’appel. Cette capacité permet au modèle d’être utilisé dans une large gamme d’applications, depuis la réponse à des requêtes complexes jusqu’à la génération de texte à caractère humain.
Les fichiers de code de ce projet sont disponibles sur la page Patreon du présentateur, fournissant aux utilisateurs les ressources dont ils ont besoin pour automatiser le réglage fin de GPT 3.5 Turbo pour leurs cas d’utilisation spécifiques. Le site web du présentateur offre également une mine d’informations, avec une bibliothèque complète de vidéos que l’on peut parcourir et rechercher pour obtenir des conseils supplémentaires.
Le réglage fin est plus efficace lorsqu’il est intégré à d’autres techniques telles que l’ingénierie d’invite, la recherche d’informations et l’appel de fonctions. OpenAI a également indiqué qu’elle étendrait la prise en charge du réglage fin avec l’appel de fonction et une version à 16 jetons de GPT-3.5 Turbo dans le courant de l’automne. Dans l’ensemble, la mise à jour du réglage fin pour GPT-3.5 Turbo offre un ensemble de fonctionnalités polyvalentes et robustes aux développeurs qui souhaitent adapter le modèle à des tâches spécialisées. Avec la possibilité prochaine d’affiner les modèles GPT-4, le champ d’application de la création de modèles linguistiques hautement personnalisés et efficaces devrait encore s’élargir.
L’automatisation du réglage fin du Turbo GPT 3.5 pour l’appel de fonctions à l’aide de Python et de l’index Llama est un processus complexe mais réalisable. En générant des classes de données et des exemples adaptés au cas d’utilisation de l’utilisateur, en exploitant l’index Llama pour automatiser les processus et en extrayant soigneusement les définitions de fonctions, les utilisateurs peuvent créer un modèle finement ajusté capable de faire des appels réguliers à GPT-4. Ce processus, bien que complexe, offre des avantages significatifs, permettant aux utilisateurs d’exploiter la puissance de GPT 3.5 Turbo pour une large gamme d’applications.
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