あなた自身のミニ版ChatGPTの構築方法を教えます。
独自のミニ版ChatGPTを作成する手順は以下の通りです。
- データ収集: モデルをトレーニングするための十分な会話データを集める。公開会話データセットから入手するか、自分で作成する。データセットには、様々な会話のテーマとコンテクストが含まれていることを確認する。
- データ前処理:収集したデータに前処理を行います。まず、会話を会話履歴(context)と返答(response)に分割します。次に、テキストにトークン化、形態素解析、ストップワードの削除などの処理を行い、モデルがテキストを理解して処理できるようにします。
- モデルのトレーニング: 前処理されたデータセットを使用して言語生成モデルをトレーニングします。GPT (Generative Pre-trained Transformer) などのモデルアーキテクチャを使用できます (例: GPT2 または GPT3)。これらのモデルは Transformer アーキテクチャに基づいており、大規模なラベルのないテキストから自己教師付き学習によって言語表現を学びます。
- ハイパーパラメータチューニング：トレーニング中に、学習率、バッチサイズ、トレーニングの反復回数などのモデルのハイパーパラメータを調整して、モデルの性能を向上させることができます。
- モデル評価：取っておいたテストセットでモデルを評価し、応答生成能力を測定します。モデルの品質を評価するには、BLEU（翻訳評価における語彙的類似度）やPPL（困惑度）などの評価指標を使用できます。
- モデルのトレーニングを終えたら、実際のダイアログ生成タスクに応用できます。ユーザー入力をダイアログ履歴の一部として扱って、モデルが応答を生成します。モデルが生成する応答を拡張するには、マルチターン ダイアログ コンテキストを使用したり、サンプリングやビーム探索などの手法を使用したりすることができます。
- 生成されたレスポンスの評価を行い、ユーザーフィードバックを新たな学習データとして活用するフィードバックループ。ユーザー入力と正しいレスポンスをダイアログ履歴および応答のペアとして学習データに追加してモデルを再学習.
- モデルの改良：ユーザーからのフィードバックや他の評価指標の結果に基づいて、モデルのアーキテクチャ、ハイパーパラメータ、またはトレーニング戦略を調整し、モデルのパフォーマンスと生成されるレスポンスの品質を向上させる。
なお、独自でChatGPTのミニ版を構築するには、大量の対話データと、モデルの訓練に必要な計算リソースが必要です。また、良好なパフォーマンスを得るためには、膨大な実験とチューニングが必要になります。
