Da viele Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) oder Generative AI implementieren möchten, ist es wichtig zu verstehen, wie Modelle trainiert werden und warum dieses Training wichtig ist.
Um ein KI-Modell trainieren , werden KI-Algorithmen Training gegeben, die sie iterativ verwenden, um ihre beabsichtigte Funktion feinabstimmen . Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Modelle wenden Deep-Learning-Algorithmen auf große Sprachmodelle an, um Wissen über einen Sachverhalt zu assimilieren und mit Vertrauen und Genauigkeit zu interagieren.
Warum ist es wichtig,Generative AI trainieren ?
Da generative KI-Modelle data-driven sind, müssen ihnen Referenzdaten oder -texte zur Verfügung gestellt werden, bevor sie eingesetzt werden können. Die Bereitstellung von hochrelevanten Daten liefert die besten Ergebnisse. Darüber hinaus werden die generierten Inhalte weiter verbessert, wenn man ihnen eine Anleitung für die erwartete Ausgabe gibt.
Wie manGenerative AI trainieren - Schritte
Ein GPT-Modell wird anhand der folgenden Schritte trainiert. In diesem Beispiel gehen wir davon aus, dass wir einen Chatbot für eine Service-Desk-Anwendung Training .
Sammeln von Daten
Die meisten Service-Desks sammeln Daten über Probleme aus Trouble-Tickets, die erstellt werden, wenn Serviceberater mit Kunden über Telefonanrufe, E-Mail und Chat-Sitzungen interagieren. Häufige Probleme werden in der Regel an Manager weitergeleitet, die versuchen, dem Anrufaufkommen zuvorzukommen, indem sie Probleme untersuchen, die einem bestimmten Muster folgen. Dieser Problemverwaltungsprozess führt in der Regel zu einem Artikel in der Wissensdatenbank, in dem häufige Symptome, Abhilfemaßnahmen und Links zu herunterladbaren Patches beschrieben werden. Diese Wissensdatenbank oder FAQ-ähnlichen Inhalte sind ideal für die Nutzung durch den zu schulenden Chatbot .
Vorverarbeitung
Die gesammelten Daten müssen vorverarbeitet werden, um die Suche zu vereinfachen, indem Schlüsselwörter abgegrenzt, die Formatierung verbessert und unzusammenhängender oder falscher Text herausgefiltert wird.
Auswahl einer Architektur
Je nach Komplexität des Modells muss eine Transformatorarchitektur wie GPT-1, GPT-2, GPT-3 oder GPT-4 gewählt werden. Die Architektur kann im Laufe der Entwicklung des Modells aufgerüstet werden.
Wie manGenerative AI trainieren - Pretraining
Das Vortraining des Modells verwendet unüberwachtes Lernen auf den vorverarbeiteten Textdaten aus den vorangegangenen Schritten. Das Ziel des Vortrainings ist es, das Modell in die Lage zu versetzen, den Sprachgebrauch in diesem speziellen Bereich zu verstehen, damit sich der Kunde bei der Interaktion mit dem Servicebot sicher fühlt.
Abstimmung
Um das Modell feinabstimmen , ist ein überwachter Lernansatz erforderlich, bei dem die besten Antworten markiert oder gekennzeichnet werden. Dieses direkte Feedback hilft dem Modell, seine Antworten so zu priorisieren, dass sie die beste Praxisanleitung für einen bestimmten Problembereich widerspiegeln.
Optimierung von
Das Modell wird durch einen iterativen Ansatz verbessert, bei dem Hyperparameter ermittelt werden, um die Leistung des Modells zu verbessern.
Deployment
Deployment des Modells sollte schrittweise erfolgen, zunächst mit internen Testpersonen, dann mit Partnern und freundlichen Kunden als Betatester, bevor der Bot allgemein zur Verfügung gestellt wird.
Vorgefertigte Modelle
OpenAI Enterprise Kunden können auf Plugins und GPT-4 zugreifen, um sich das trainieren ihres Modells zu ersparen. Im Folgenden finden Sie Beispiele für verfügbare Plugins, die die Vielseitigkeit und das Potenzial von KI zur Unterstützung von Menschen mit begrenzten technischen Fähigkeiten bei alltäglichen Aufgaben in Beruf und Freizeit veranschaulichen:
- Bramework - Analysiert Suchdaten, um Vermarkter bei der Suchmaschinenoptimierung (SEO) zu unterstützen.
- Medizinprodukte EU - Entdecken Sie die EU-Vorschriften für Medizinprodukte.
- Rezeptsuche - Rezeptideen sind nach Ernährungsbedürfnissen geordnet.
- Gefühlsanalyse - Analysieren Sie den Text, um seine Stimmung zu bestimmen.
- Developer Doc Search - Open-Source-Code-Recherche und Dokumentationssuche.
- Code Captures - Verschönern Sie den Quellcode für die gemeinsame Nutzung.
- AnalyticsAI - Überprüfen Sie Ihre Google Analytics mithilfe von Eingabeaufforderungen.
- AI Data Analyst - Daten mit natürlicher Sprache kennenlernen .
- Social Proof - Nutzen Sie AI, um überzeugende Kundenreferenzen zu erstellen.
- Rephrase AI - Verwandelt Text in sprechende Avatar-Videos.
- Mit Excel chatten - Unterhalten Sie sich mit Ihrer Tabellenkalkulation.
- Speedy SEO Marketing - Erstellen Sie soziale Inhalte.
- Smart Slides - Erstellen Sie eine Folienpräsentation.
- Visualisieren Sie Ihre Daten - Erstellen Sie Diagramme zu Ihren Daten.
- QuickPage - SEO optimiert Landing Pages.
- BrowserPilot - QA-Webseiten und -Dokumente.
Kann Generative AI für die Datenanalyse verwendet werden?
Generative AI kann die Datenanalyse ergänzen, indem sie Analysten in die Lage versetzt, mit Hilfe natürlichsprachlicher Eingabeaufforderungen Fragen zu Datensätzen zu stellen, kann aber keine Datenanalyse auf dem Niveau eines Menschen durchführen. Generative AI kann gut dabei helfen, eine Erzählung in einem bestehenden Analysebericht zu erstellen, ist aber nicht in der Lage, eigene Behauptungen aufzustellen. Generative AI kann noch keine prädiktive Analyse durchführen.
OpenAi stellt ein ChatGPT Advanced Analytics Plugin zur Verfügung, das es Nutzern erlaubt, Fragen zu bestehenden Daten zu stellen, aber nicht selbst auf Basis dieser Interaktionen trainieren . Das Plugin kann einfache Berichte erstellen, indem es Daten nach verschiedenen Kriterien und Sortierreihenfolgen tabelliert. Dies kann für Analysten nützlich sein, die mit abfragen wie SQL oder BI-Tools nicht vertraut sind.
Die Raffinesse entwickelt sich rasch weiter, wobei der Schwerpunkt bei der Analyse großer, komplexer Dokumente auf den folgenden drei Merkmalen liegt:
- Synthese - Die Fähigkeit, auf der Grundlage der Analyse vorhandener Dokumente neue Inhalte oder Erkenntnisse zu gewinnen.
- Umwandlung - Ändern Sie die Darstellung eines Dokuments, ohne sein Wesen zu verändern.
- Extraktion - Ziehen Sie bestimmte Auszüge aus einem Dokument heraus.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Beim Training generative AI wird ein Modell mit großen Datensätzen gefüttert, damit es Muster, Beziehungen und Darstellungen erlernen kann, die es ihm ermöglichen, neue Inhalte wie Text, Bilder, Audio oder Code zu produzieren.
Die Daten hängen vom Modelltyp ab: Textkorpora für Sprachmodelle, Bilddatensätze für Diffusions- oder Visionsmodelle, multimodale Datensätze für kombinierte Text-Bild-Aufgaben und domänenspezifische Daten für Anwendungsfälle in Unternehmen.
Zu den gängigen Methoden gehören überwachte Feinabstimmung, bestärkendes Lernen (RLHF oder RLAIF), selbstüberwachtes Vortraining und Instruktionsabstimmung. Jede Methode passt das Modell an, um die Genauigkeit, die Ausrichtung oder die Aufgabe zu verbessern.
Für die Ausbildung werden in der Regel High-Performance oder Beschleuniger, skalierbar Speicher, verteilte Rechencluster, Vektordatenbanken, Orchestrierung und Überwachungswerkzeuge zur Überwachung der Leistung und Ressourcennutzung benötigt.
Unternehmen können Modelle anhand von domänenspezifischen Dokumenten, Wissensdatenbanken, Konversationstranskripten, Richtlinien oder strukturierten Daten feinabstimmen . Dies verbessert die Relevanz, Konformität und Genauigkeit für interne Workflows und kundenorientierte Anwendungen.
Zu den Herausforderungen gehören hohe Rechenkosten, die Verwaltung großer Datensätze, die Vermeidung von Verzerrungen, die Vermeidung von Halluzinationen, die Aufrechterhaltung der Datenqualität, die Gewährleistung der Modellsicherheit und die Einhaltung von Datenschutz- und IP-Vorschriften.
