Создание модели искусственного интеллекта, аналогичной ChatGPT, — сложная задача, и ее глубокое изучение требует изучения различных аспектов машинного обучения, глубокого обучения, обработки естественного языка и настройки инфраструктуры. Вот глубокая разбивка:

1. Базовые знания:

  • Основы глубокого обучения. Изучите глубокие нейронные сети, обратное распространение ошибки, функции активации и методы оптимизации.
  • Трансформеры и механизмы внимания. GPT (например, ChatGPT) создан с использованием трансформеров. Поймите, как работает самовнимание и как оно облегчает сбор контекстной информации.

2. Сбор и управление данными:

  • Источники. Используйте такие наборы данных, как Common Crawl, BooksCorpus, Wikipedia и т. д.
  • Хранение. Из-за размера наборов данных может потребоваться облачное хранилище или распределенные файловые системы, такие как Hadoop HDFS.
  • Качество данных. Обеспечьте разнообразие и представление данных. Очистите данные, удалив дубликаты, нежелательный контент и т. д.

3. Предварительная обработка:

  • Токенизация. Преобразуйте текст в токены, используя такие методы, как кодирование пар байтов (BPE) или SentencePiece.
  • Разбиение на части. Разделите данные на управляемые фрагменты или последовательности для использования в модели.

4. Инфраструктура:

  • Аппаратное обеспечение. Используйте высокопроизводительные графические процессоры или TPU. Для более крупных моделей может потребоваться использование нескольких графических процессоров или распределенное обучение.
  • Программное обеспечение. Используйте платформы глубокого обучения, такие как TensorFlow или PyTorch.

5. Дизайн модели:

  • Архитектура: используйте архитектуру-трансформер. Выберите размер модели (количество слоев, скрытые блоки, внимание).
  • Регуляризация. Используйте такие методы, как исключение или нормализация слоев, чтобы предотвратить переобучение.

6. Обучение:

  • Инициализация: начальные веса с небольшими случайными значениями.
  • Скорость обучения и планировщики. Адаптивная скорость обучения (например, оптимизатор Адама) и разминка скорости обучения могут стабилизировать обучение.
  • Функция потерь: используйте перекрестную энтропийную потерю для языкового моделирования.
  • Обрезка градиента: предотвращение взрыва градиентов.
  • Мониторинг: отслеживайте такие показатели, как недоумение, чтобы оценить эффективность модели.

7. Оценка:

  • Метрики. Используйте такие метрики, как BLEU, ROUGE, METEOR для конкретных задач или недоумение для общего языкового моделирования.
  • Набор для проверки. Сохраняйте отдельный набор данных для оценки во время обучения, чтобы избежать переобучения.

8. Точная настройка:

  • Данные для конкретных задач. Используйте наборы данных, связанные с конкретными задачами, такими как перевод, обобщение и т. д.
  • Пониженная скорость обучения. Часто пониженная скорость обучения используется для предотвращения резких обновлений, которые могут нанести вред заранее изученным функциям.

9. Развертывание:

  • Обслуживание моделей. Для развертывания моделей можно использовать такие инструменты, как TensorFlow Serving или TorchServe.
  • Масштабирование. Для обеспечения масштабируемости рассмотрите такие решения, как Kubernetes.
  • API: создайте API RESTful или GraphQL для обеспечения доступа к модели.

10. Мониторинг и обслуживание:

  • Цикл обратной связи. Собирайте отзывы пользователей для постоянного улучшения.
  • Переобучение. Периодически настраивайте или переобучайте модель с использованием свежих данных.

11. Меры этики и безопасности:

  • Снижение предвзятости: оцените модель на предмет предвзятостей и внедрите методы для их уменьшения.
  • Выходные фильтры. Примите меры, чтобы модель не создавала вредный или неприемлемый контент.
  • Прозрачность. Предоставляйте пользователям информацию о том, как работает модель и ее потенциальные ограничения.

12. Ресурсы и сообщества:

  • Предварительно обученные модели. Используйте общедоступные модели, такие как GPT-2, для ускорения ваших усилий.
  • Библиотеки и инструменты. Библиотека Transformers HuggingFace неоценима для работы с такими моделями, как GPT.
  • Взаимодействие с сообществом: будьте в курсе последних достижений, участвуя в форумах, читая статьи и посещая конференции.

Это глубокое погружение представляет собой дорожную карту, но каждый шаг — это важное мероприятие. Опыт, сотрудничество и повторяющиеся эксперименты имеют решающее значение для успешного создания модели такого уровня.

Спасибо за чтение. Я призываю вас подписаться на меня в Твиттере, где я регулярно делюсь контентом о JavaScript и React, а также участвую в проектах с открытым исходным кодом и изучаю golang. Сейчас ищу удаленную работу или стажировку.

Твиттер: https://twitter.com/Diwakar_766

GitHub: https://github.com/DIWAKARKASHYAP

Портфолио: https://diwakar-portfolio.vercel.app/

Оригинально опубликовано на сайте https://dev.to 2 сентября 2023 г.