نصب ChatGPT روی سرور

نصب chatgpt روی سرور

آنچه در مقاله می‌خوانید

هم‌زمان با تکامل یافتن هوش مصنوعی (AI)، فرصت‌های زیادی برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی فراهم می‌شود. یکی از این فرصت‌ها، ایجاد و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی مشابه ChatGPT با استفاده از API شرکت OpenAI است. در این راهنما در خصوص نصب ChatGPT روی سرور توضیح می‌دهیم و می‌توانید با نحوه بهینه‌سازی آن برای دسترسی به بهترین عملکرد و نکاتی در مورد بهینه‌سازی برنامه هوش مصنوعی برای کسب نتایج بهتر آشنا شوید.

OpenAI API چیست؟

نصب chatgpt روی سرور

OpenAI API ابزار قدرتمندی است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین دسترسی داشته باشند. از این مدل‌ها می‌توان برای تولید برنامه‌های مختلفی مانند ابزار تولید متن، تکمیل متن، ترجمه زبان، خلاصه‌نویسی، پیش پردازش داده‌ها و غیره استفاده کرد.

OpenAI API از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند GPT-3.5 پشتیبانی می‌کند که برای توسعه‌دهندگانی که به‌ دنبال ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در سایر برنامه‌ها هستند، گزینه‌های انعطاف‌پذیری را فراهم می‌کند.

توسعه‌دهندگان با استفاده از ChatGPT API می‌توانند به مدل‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای خود دستور دهند تا محتوای خلاقانه تولید کنند، به سوالات پاسخ دهند، به عنوان دستیار مجازی عمل کنند، برای ارائه خدمات به کاربرانی از سراسر جهان قابلیت ترجمه زبان‌ها را داشته باشند و حتی یک مکالمه واقعی را شبیه‌سازی کنند. در حال حاضر نیز با نصب چت جی پی تی روی سرور می‌توانید به این ویژگی‌ها دسترسی داشته باشید.

چرا با OpenAI API یک نسخه از چت جی‌پی‌تی را بسازیم و مستقر کنیم؟

نصب chatgpt روی سرور

ایجاد یک نسخه شخصی از هوش مصنوعی مشابه چت جی‌پی‌‌تی (که به‌عنوان کلون ChatGPT شناخته می‌شود) می‌تواند مزایای متعددی داشته باشد. این مزایا به‌ویژه برای کسب‌وکارها، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که قصد ایجاد agentهایی برای ارائه مکالمات شخصی و هوشمند به مشتریان را دارند بسیار مفید است.

سفارشی‌سازی

با ایجاد اپلیکیشن هوش مصنوعی شخصی خود، می‌توانید رفتار آن را به‌طور کامل کنترل و متناسب با نیازهای خاص خود تنظیم کنید. این کار می‌تواند شامل سفارشی‌سازی سبک مکالمه اپلیکیشن، سطح رسمیت یا عمق دانش در حوزه‌های خاص باشد.

دانش تخصصی نیچ

وقتی هوش مصنوعی شخصی خودتان را می‌سازید، می‌توانید آن را با استفاده از داده‌های یک حوزه خاص و مورد علاقه خود تنظیم کنید. به‌این‌ترتیب، می‌توانید برنامه‌ای ایجاد کنید که در یک حوزه موضوعی خاص به هر اندازه‌ای که خودتان می‌خواهید متخصص باشد.

حریم خصوصی داده‌ها

وقتی خودتان میزبانی ابزار هوش مصنوعی‌تان را برعهده می‌گیرید، امکان کنترل کامل بر داده‌های جابه‌جا شده را به‌دست می‌آورید. این ویژگی می‌تواند برای کسب‌وکارهایی که با اطلاعات حساس سروکار دارند بسیار مهم باشد.

تجربه کاربری یکپارچه

برنامه هوش مصنوعی شما می‌تواند در پلتفرم‌هایی که دارید (وب‌سایت‌ها، برنامه‌ها و غیره) ادغام شود و تجربه یکپارچه‌ای را برای کاربران شما فراهم کند. این رویکرد باعث می‌شود تا تعامل کاربران و رضایت کلی آن‌ها افزایش پیدا کند.

فرصت یادگیری

فرایند ساخت و استقرار چت بات‌ها و سایر برنامه‌های هوش مصنوعی برای هر کسی که به توسعه وب علاقه دارد یک فرصت یادگیری عالی است. این فرایند به شما اجازه می‌دهد تا در کار با فناوری پیشرفته AI یک تجربه عملی با ارزش به‌دست آورید.

اما API چیست و چرا برای ایجاد یک برنامه هوش مصنوعی باید از آن استفاده کنیم؟ استفاده از OpenAI API برای توسعه برنامه هوش مصنوعی شخصی مزایای زیر را فراهم می‌کند:

هوش مصنوعی با کیفیت بالا

GPT-3.5 که توسط شرکتOpenAI  ارائه شده یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که متنی کاملا قابل باور و مشابه نوشتار انسان را تولید می‌کند. GPT-3.5 به نسخه اختصاصی شما اجازه می‌دهد تا پاسخ‌هایی با کیفیت بالا را به کاربر ارائه دهد.

صرفه‌جویی در زمان و منابع

آموزش چندین مدل هوش مصنوعی پیشرفته از ابتدا، به منابع محاسباتی و تخصص زیادی نیاز دارد. با OpenAI API می‌توانید به یک مدل از قبل آموزش‌ دیده دسترسی داشته باشید. به‌این‌ترتیب می‌توانید از این فناوری قدرتمند آسان‌تر استفاده کرده و اساس توسعه چت بات خود را تسریع کنید.

بهینه‌سازی و به‌روزرسانی مداوم مدل

شرکت OpenAI به‌طور مداوم مدل‌های زبان بزرگ خود را به‌روز می‌کند و بهبود می‌بخشد. با استفاده از API این شرکت، برنامه هوش مصنوعی شما نیز از این پیشرفت‌ها بهره‌مند خواهد شد بدون اینکه زحمت خاصی بکشید.

چگونه یک کلون ChatGPT بسازیم

نصب chatgpt روی سرور - ساخت کلون chatgpt

ساختن یک کلون چت جی‌پی‌تی شامل سه مرحله اصلی است که در ادامه آن‌ها را شرح داده‌ایم:

راه اندازی محیط (Set up the Environment)

تنظیم یک محیط برای برنامه مانند آماده کردن یک زمین بازی برای یک کودک است. محیط در واقع فضایی است که برنامه شما در آن یاد می‌گیرد، رشد می‌کند و با جهان تعامل دارد. این موضوع بسیار مهم است، زیرا اکثر مدل‌های هوش مصنوعی برای عملکرد مناسب به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند.

در مرحله اول، شما به محیطی نیاز دارید که بتواند از برنامه‌های هوش مصنوعی پشتیبانی کند. این محیط منابع مورد نیاز برای ساخت، آموزش و استقرار مدل هوش مصنوعی شما را در خود جای خواهد داد. در ادامه نحوه ایجاد این محیط را توضیح می‌دهیم:

مرحله اول: راه اندازی سرور مجازی

میزبانی وب مبتنی‌بر سرور مجازی توازن قدرت، عملکرد و تفکیک هر کاربر از سایر کاربرانی که از یک سرور فیزیکی سرویس می‌گیرند را فراهم می‌کند. سرور مجازی تضمین می‌کند که وظایف هوش مصنوعی شما به‌دلیل فعالیت‌ کاربران و سایت‌های دیگر مختل نمی‌شود. شما همچنین با استفاده از یک سرور مجازی دسترسی روت دارید، به‌این‌معنی که می‌توانید هر چیزی را که می‌خواهید نصب و اجرا کنید.

همچنین پس از خرید VPS می‌توانید هر قابلیتی را به سرور میزبان خود اضافه کنید. دسترسی روت برای ابزارهای مختلفی که استفاده می‌کنید ضروری است.

اگر اولین‌بار است که سرویس VPS خود را پیکربندی می‌کنید، بهتر است سرور مجازی خود را از ارائه‌دهنده‌ای تهیه کنید که رابط کاربری گرافیکی و ساده برای استفاده، آموزش‌های خوب و پشتیبانی مشتری قابل اعتمادی را ارائه می‌دهد.

نصب پایتون

در مرحله بعد، باید پایتون (Python) را روی سرور مجازی خود نصب کنید، زیرا ما از ابزارهای مبتنی‌بر پایتون استفاده خواهیم کرد. پایتون معمولا در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. اکثر کتابخانه‌ها و ابزارهای رایج در این حوزه (از جمله مواردی که قرار است در این راهنما استفاده کنیم) در پایتون نوشته شده‌اند.

نصب پایتون بر روی سرور مجازی شرایط را برای ادامه کار مهیا می‌کند. در سرور مجازی لینوکس خود به محیط ترمینال وارد شوید و سپس با دنبال کردن مراحل زیر پایتون را نصب کنید. در این راهنما ما از یک سرور مجازی با توزیع لینوکس دبیان استفاده کردیم:

از طریق SSH در سرور مجازی خود لاگین کنید.

با دستور زیر، لیست‌های مخزن را به‌روز و نوسازی (Refresh) کنید:

sudo apt update

با دستور زیر نرم‌افزار پشتیبان را نصب کنید:

sudo apt install software-properties-common

از دستور زیر برای افزودن کتابخانه «deadsnakes PPA» استفاده کنید:

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

پایتون 3 را نصب کنید:

sudo apt install python3.8

 

مرحله دوم: دسترسی به OpenAI API

برای ایجاد یک کلون از ChatGPT از OpenAI API استفاده می‌کنیم که امکان دسترسی به مدل قدرتمند GPT-3.5 را میسر می‌کند. چت جی‌پی‌تی 3.5 در واقع مغز برنامه هوش مصنوعی شما و مولفه‌ای است که پاسخ‌های متنی مشابه یک انسان را تولید می‌کند. با اتصال برنامه خود به این API می‌توانید توانایی درک و پاسخ‌گویی هوشمندان به ورودی کاربر را برای برنامه خود فراهم کنید.

برای دسترسی به مدل OpenAI GPT-3.5 به یک کلید OpenAI API نیاز دارید. در زیر نحوه به‌دست آوردن این کلید را توضیح می‌دهیم.

به وب‌سایت OpenAI مراجعه کرده و یک حساب کاربری جدید بسازید.

به بخش API بروید و برای ایجاد یک کلید OpenAI API جدید، دستورالعمل‌ها را دنبال کنید.

نصب chatgpt روی سرور - ساخت کلون chatgpt

مهم! کلید API فقط یک‌بار نمایش داده می‌شود و وقتی پنجره بسته شد کلید برای همیشه از بین می‌رود. اگر کلید خود را فراموش کرده‌اید، باید دوباره یک کلید جدید بسازید. همچنین، به یاد داشته باشید که به‌خوبی از کلید API خود محافظت کنید. هر کسی که به این کلید دسترسی داشته باشد می‌تواند از طرف شما به OpenAI API درخواست ارسال کند.

مرحله سوم: آماده‌سازی داده‌ها برای برنامه

آماده‌سازی داده‌ها به این دلیل ضروری است چون عملکرد یک مدل هوش مصنوعی به داده‌هایی که براساس آن‌ها آموزش دیده است بستگی دارد. شما با ارائه داده‌های مکالمات قابل قبول به برنامه آموزش می‌دهید که چگونه به‌طور موثر مکالمه کند. این مرحله در اصل به آموزش برنامه هوش مصنوعی شما اختصاص دارد. هر چه داده‌هایی که ارائه می‌دهید بهتر و متنوع‌تر باشد، برنامه شما آگاه‌تر و موثرتر می‌شود.

برای آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز برنامه هوش مصنوعی‌تان، به مجموعه داده‌ای نیاز دارید که شامل نمونه‌هایی از ورودی‌های کاربر و پاسخ‌های مدل مربوطه باشد. در اینجا چند مرحله وجود دارد که به شما کمک می‌کند تا داده ها را به‌طور موثر آماده کنید:

تعریف محدوده

جایگاه یا موضوع خاصی را که می‌خواهید برنامه هوش مصنوعی روی آن تمرکز کند، تعیین کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا داده‌های مرتبط را جمع‌آوری کنید و مدل را براساس آن آموزش دهید.

جمع‌آوری داده‌ها

طیف متنوعی از ورودی‌های کاربر و پاسخ‌های مدل را جمع‌آوری کنید. می‌توانید داده‌ها را از منابع مختلف مانند چت‌های پشتیبانی مشتری، بحث و گفت‌وگوهای انجام شده در انجمن و تعاملات رسانه‌های اجتماعی جمع‌آوری کنید یا حتی با استفاده از مکالمات شبیه‌سازی‌شده، مجموعه‌های داده دلخواه‌تان را ایجاد کنید.

پاکسازی داده‌ها

برای اطمینان از ثبات و کیفیت، داده‌ها را کاملا تمیز و از قبل پردازش کنید. هرگونه اطلاعات نامربوط یا غیرضروری را حذف کنید، اشتباهات املایی را تصحیح و قالب‌بندی داده‌ها را استاندارد کنید.

قالب‌بندی داده‌ها

داده‌های خود را در جفت‌های ورودی-پاسخ ساختار بدهید. در این ساختار، هر مثال باید شامل یک کوئری یا ورودی کاربر و پاسخ مدل مربوطه باشد. باید مطمئن شوید که جفت داده‌ها به‌درستی تعیین شده‌اند.

تقسیم مجموعه داده

مجموعه‌های داده خود را به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست تقسیم کنید. به‌طور معمول، حدود 80 درصد از داده‌ها برای آموزش، 10 درصد برای اعتبارسنجی (برای تنظیم فراپارامترها) و 10 درصد برای آزمایش (برای ارزیابی عملکرد مدل) استفاده می‌شود. داده‌ها را به‌طور تصادفی به‌هم بزنید تا از هرگونه سوگیری در مرتب‌سازی جلوگیری شود.

توکن‌‌سازی

داده‌های متن را به توکن تبدیل کنید (اصطلاحا Tokenize)، کلمات یا کاراکترها را به نمایش‌های عددی تبدیل کنید که مدل بتواند به‌راحتی آن را درک کند. می‌توانید از کتابخانه‌هایی مانند OpenAI Tokenizer یا Hugging Face Tokenizers استفاده کنید.

ملاحظات خاص مدل

بسته به چارچوب یا کتابخانه‌ای که برای آموزش برنامه هوش مصنوعی خود استفاده می‌کنید، ممکن است لازم باشد دستورالعمل‌های خاصی را برای آماده‌سازی داده‌ها دنبال کنید. برای هر دستورالعمل‌ خاص مدل به چارچوب یا اسناد کتابخانه‌ انتخابی مراجعه کنید.

آموزش تکرارپذیر

برنامه هوش مصنوعی خود را با استفاده از داده‌های آماده‌شده آموزش دهید. برای بهینه‌سازی عملکرد، فراپارامترهای مختلف، معماری مدل و تکنیک‌های آموزشی را تست کنید. خروجی‌های مدل را پایش کنید، براساس مجموعه داده اعتبارسنجی ارزیابی‌‌ لازم را انجام دهید و در صورت نیاز فرایند آموزشی را تکرار کنید.

ارزیابی و تست

عملکرد برنامه هوش مصنوعی خود را با اندازه‌گیری معیارهایی مانند مرتبط بودن، انسجام و صحت پاسخ ارزیابی کنید. برای ارزیابی میزان تعمیم مدل به داده‌های دیده‌نشده و سناریوهایی که در دنیای واقعی اتفاق می‌افتد از مجموعه داده تست استفاده کنید. مدل خود را در صورت لزوم براساس نتایج ارزیابی تکرار و اصلاح کنید.

در زیر می‌توانید نمونه‌ای ساده از نحوه آماده‌سازی داده آموزشی را ببینید:

training_data = [

    {"input": "Hello, how can I help you today?", "response": "What time do you close today?"},

    {"input": "We close at 9pm today.", "response": "Thank you!"}

]

نکته حرفه‌ای: شما به هزاران و شاید میلیون‌ها تعامل این‌چنینی نیاز دارید تا به‌طور موثری برنامه هوش مصنوعی خود را آموزش بدهید و بهترین نتایج را به‌دست آورید. با نصب ChatGPT روی سرور یک نسخه بتا از برنامه هوش مصنوعی خود را منتشر کنید و آن را در حین کار آموزش دهید.

چگونه کلون چت جی‌پی‌تی خود را مستقر کنید

فرایند استقرار به شما اجازه می‌دهد تا برنامه هوش مصنوعی‌تان را در دسترس عموم قرار بدهید. این کار مانند باز کردن درهای کسب‌وکار به روی مشتریان است. پس از ساخت کلون خود، باید آن را منتشر کنید تا کاربران بتوانند با برنامه تعامل داشته باشند. در اینجا مراحل انجام این کار را توضیح می‌دهیم:

با استفاده از پایتون یک برنامه کلون ChatGPT بسازید

1) مخزن OpenAI را از طریق Git کلون کنید:

git clone https://github.com/openai/openai-quickstart-python.git

اگر به گیت دسترسی ندارید، از دستور زیر استفاده کنید:

sudo apt install git

2) کلید API خود را با پیمایش به فهرست جدید ایجاد شده اضافه کنید:

cd openai-quickstart-python

3) سپس فایل env.example. را در یک فایل env جدید کپی کنید:

cp .env.example .env

4) فایل .env را با ویرایشگر متن مورد علاقه خود باز کنید و کلید مخفی خود را به خط OPENAI_API_KEY اضافه کند. در این راهنما ما از ویرایشگر محبوب نانو استفاده کردیم:

sudo nano .env

برنامه خود را اجرا کنید

نصب chatgpt روی سرور

دستورات زیر را به ترتیب اجرا کنید:

python3 -m venv venv

 

. venv/bin/activate

 

pip install -r requirements.txt

 

flask run --host=0.0.0.0

با وارد کردن آدرس آی‌پی (مثلا 185.185.185.185:5000) به سرور مجازی خود وارد شوید. دقت کنید که به جای آی‌پی گفته شده باید از آی‌پی واقعی که توسط ارائه‌دهنده سرور مجازی در اختیارتان قرار گرفته است استفاده کنید.

اگر خطایی مبنی‌بر پیدا نشدن فایل venv دریافت کردید، از دستور زیر استفاده کنید:

sudo apt install python3.8-venv
مهم: برنامه فوق فقط برای اهداف آزمایشی به‌صورت عمومی قابل دسترس است. ما توصیه نمی‌کنیم برنامه‌های ایجاد شده خود را به‌صورت عمومی با این روش اجرا کنید.

چگونه کلون ChatGPT را آزمایش کنیم

نصب chatgpt روی سرور

پس از نصب ChatGPT روی سرور، بسیار مهم است که آن را به‌طور گسترده آزمایش کنید. این کار کمک می‌کند تا مطمئن شوید برنامه هوش مصنوعی شما همان‌طور که انتظار می‌رود کار می‌کند و می‌تواند کوئری‌های کاربر را مدیریت کند. برخی از روش‌های تست شامل انجام یونیت تست‌ها، انجام تست پذیرش کاربر و اجرای استرس تست‌ها برای تایید عملکرد برنامه تحت فشار کاری بالا می‌شود.

نحوه بهینه‌سازی برنامه برای نتایج بهتر

بهینه‌سازی اساسا با هدف افزایش عملکرد برنامه شما انجام می‌شود. این کار مانند آموزش شبیه‌سازی هوش مصنوعی است که چگونه افراد را بهتر درک کند و با آن‌ها تعامل داشته باشد و تجربه کلی کاربر را بهبود بخشد. بهینه‌سازی برنامه می‌تواند به بهبود کارایی، دقت پاسخ و عملکرد کلی آن کمک کند. در اینجا به چند روش برای بهینه‌سازی برنامه هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

افزایش مقدار داده‌های آموزشی

افزودن داده‌های آموزشی بیش‌تر مانند ارائه تجربه بیش‌تر به برنامه است. هر چه مدل به مکالمات متنوع و گسترده‌تری دسترسی داشته باشد می‌تواند نکات بیش‌تری را بیاموزد و تعاملات آینده را بهتر مدیریت کند. به‌عنوان مثال، اگر برنامه شما برای استقرار در بخش خدمات مشتری ایجاد شده است، می‌توانید آن را با داده‌هایی مربوط به تعاملات قبلی مشتریان، سوالات متداول و سناریوهای مختلفی که ممکن است با آن مواجه شود آموزش دهید.

تنظیم پارامتر Temperature

پارامتر  Temperature Parameter تصادفی بودن خروجی برنامه را کنترل می‌کند. هر چقدر مقدار این پارامتر کم‌تر باشد، پاسخ‌های برنامه متمرکزتر و قطعی‌تر است، درحالی‌که مقادیر بالاتر به ارائه پاسخ‌های متنوع‌تر منجر می‌شود.

در واقع با بالا بردن مقدار پارامتر دما، به مدل اجازه می‌دهید در پاسخ‌گویی به کوئری‌ها منعطف‌تر عمل کند. شما می‌توانید این پارامتر را براساس ماهیت مورد نظر برنامه هوش مصنوعی خود آزمایش کنید. برای مثال، دمای پایین‌تر ممکن است برای چت بات خدمات مشتری مناسب‌تر باشد تا مطمئن باشید اطلاعات منسجم و دقیق به مشتریان ارائه می‌شود.

response = openai.ChatCompletion.create(

  model="gpt-3.5-turbo",

  messages=[

        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},

        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},

],

  temperature=0.5,

)

 

در مثال بالا، پارامتر دما روی عدد 0.5 تنظیم شده است. برای اطلاعات بیش‌تر در مورد پارامتر دما، کتابخانه اسناد OpneAI را بررسی کنید.

Fine-Tune کردن مدل

Fine-Tune فرایندی است که در آن برنامه هوش مصنوعی شما پس از اینکه روی مجموعه بزرگی از متن آموزش دید، آن را بر روی یک مجموعه داده خاص آموزش می‌دهید. این کار درست مانند ارائه دانش تخصصی پیرامون یک حوزه خاص به برنامه است.

به‌عنوان مثال، اگر قرار است از چت بات برای یک نمایندگی خودرو استفاده کنید، می‌توانید فرایند Fine Tune را با استفاده از مکالمات مربوط به خودرو انجام دهید. OpenAI از این نوع بهینه‌سازی پشتیبانی می‌کند که می‌تواند برای سفارشی‌سازی مدل براساس نیازهای خاص شما استفاده شود. این کار به شما کمک می‌کند بهترین چت بات هوش مصنوعی را برای نوع استفاده و کاربری خود ایجاد کنید.

محدود کردن طول پاسخ

محدود کردن طول پاسخ تضمین می‌کند که برنامه شما پاسخ‌هایی که بیش‌ازاندازه تشریح شده‌اند را ارائه نمی‌دهد. این کار مانند این است که به برنامه هوش مصنوعی خود یاد بدهید چطور خلاصه‌نویسی کند. با تعین یک مقدار حداکثری، می‌توانید مطمئن شوید که پاسخ‌های برنامه هوش مصنوعی شما مختصر و دقیق هستند و خوانایی کاربر نیز بهبود می‌یابد.

response = openai.ChatCompletion.create(

  model="gpt-3.5-turbo",

  messages=[

        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},

        {"role": "user", "content": "Tell me about the Eiffel Tower."},

],

  max_tokens=150,

)

 

در مثال بالا، پارامتر «max tokens» روی مقدار 150 تنظیم شده است، به این معنی که طول پاسخ از 150 توکن فراتر نمی‌رود.

ارائه بازخورد به برنامه

این کار شامل نظارت منظم بر عملکرد برنامه و تصحیح دستی آن در صورت بروز اشتباهات است. این بازخورد مداوم برای بهبود هوش مصنوعی شما در طول زمان بسیار مهم است. در واقع با ارائه بازخورد، شما به برنامه هوش مصنوعی خود انتقادات سازنده‌ای را ارائه می‌دهید. بازخورد به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا از اشتباهات خود درس بگیرد و عملکرد خود را در آینده بهبود بخشد.

 کیفیت مجموعه داده یا DataSet

باید مطمئن شوید که مجموعه داده آموزشی شما با کیفیت، متنوع و معرف الگوهای زبانی و سناریوهایی است که برنامه شما با آن مواجه می‌شود. داده‌ها را پاک کنید، داده‌های مزاحم و غیرضروری را حذف کنید و به میزان مرتبط بودن و صحت پاسخ‌ها توجه کنید. هر چه مجموعه‌های داده شما بهتر باشد، عملکرد برنامه هوش مصنوعی شما هم بهتر است.

تنظیم فراپارامتر یا Hyperparameter

در طول آموزش، تنظیمات فراپارامترهای مختلف مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته‌ (Batch)، تعداد مراحل آموزش و اندازه مدل را آزمایش کنید تا پیکربندی بهینه را برای برنامه هوش مصنوعی خود پیدا کنید. آزمایش‌های سیستماتیک را با استفاده از تکنیک‌های جست‌وجوی شبکه‌ای (Grid) یا تصادفی انجام دهید تا بهترین مقادیر فراپارامتر را که با عملکرد و الزامات خاص هوش مصنوعی شما مطابقت دارد، تعیین کنید.

معماری مدل

معماری‌ مدل های مختلف، از جمله مدل‌های مبتنی‌بر ترنسفورمر (Transformer) را بررسی کنید تا مناسب‌ترین آن‌ها را برای انجام وظایف برنامه هوش مصنوعی خود شناسایی کنید. همچنین، می‌توانید مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-3.5 و جانشین‌های موجود برای آن را در نظر بگیرید. معماری را انتخاب کنید که به بهترین وجه با عملکردی که برنامه هوش مصنوعی شما قرار است به کاربران ارائه بدهد، هم‌سو باشد.

انتقال یادگیری (Transfer Learning)

از مدل‌های زبانی که از قبل آموزش دیده‌اند استفاده کنید و تکنیک‌های یادگیری را انتقال دهید تا عملکرد برنامه افزایش پیدا کند. با یک مدل از قبل آموزش دیده شروع کنید، زمینه را حفظ کنید و با استفاده از مجموعه داده خاص خود، آن را به‌خوبی Tune یا تنظیم کنید. این رویکرد باعث صرفه‌جویی در زمان آموزش می‌شود و باعث بهره‌گیری هر چه بیش‌تر از دانشی می‌شود که مدل از پیش آموزش دیده به‌دست آورده است.

از متغیرهای محیطی استفاده کنید و مطمئن شوید که کد منبع شما از فرایندهای کارآمد انتقال یادگیری پشتیبانی می‌کند.

تجمیع داده‌‌ها

برای تقویت مجموعه‌های داده‌های خود و افزایش تنوع آن، از تکنیک‌های تجمیع داده‌ها مانند بازنویسی، برگردان دوطرفه (ترجمه و سپس برگرداندن به زبان اصلی) یا افزودن نویز استفاده کنید. این کار باعث بهبود کلی‌نگری (Generalization) و دقت پاسخ‌های هوش مصنوعی شما می‌شود. در نظر داشته باشید که توابع تکثیر داده را در کد منبع خود پیاده‌سازی کرده و فرآیند تکثیر را بهینه کنید.

تجزیه‌وتحلیل خطا

خطاها و محدودیت‌های موجود در عملکرد برنامه خود را با شناسایی موارد رایجی که برنامه با شکست مواجه می‌شود، کوئری‌های مبهم و حوزه‌هایی که هوش مصنوعی اغلب در آن دچار مشکل می‌شود تجزیه‌وتحلیل کنید. پس از نصب ChatGPT روی سرور از تجزیه‌وتحلیل خطا برای تنظیم دقیق مجموعه داده خود و بهبود فرایند آموزش استفاده کنید.

مولفه‌های پس‌پردازشی (Post-Processing) مبتنی‌بر قانون یا متدهای مجموعه‌سازی (ترکیب چند مدل به‌جای استفاده از یک مدل هوش مصنوعی) را در پایگاه کد خود پیاده‌سازی کنید تا نقاط ضعف برنامه کاهش و عملکرد کلی آن بهبود یابد.

نظارت و نگهداری

استقرار برنامه هوش مصنوعی شما مستلزم راه‌اندازی سیستم‌های نظارتی برای ردیابی عملکرد آن است. به‌طور مستمر بر خروجی‌های مدل و تعاملات کاربر نظارت کرده و بازخورد جمع‌آوری کنید تا هر مشکلی که پیش می‌آید به‌سرعت برطرف کنید. برای کنترل تعداد درخواست‌هایی که فرایندهای هوش مصنوعی شما پردازش می‌کند، از محدودسازی نرخ استفاده کنید. با در نظر گرفتن عواملی مانند ورودی کاربر، زمینه و متغیر محیطی بالقوه، به‌طور منظم عملکرد بهینه هوش مصنوعی خود را حفظ و به‌روز کنید.

برنامه هوش مصنوعی خود را مستقر کنید و یک نسخه پشتیبان از برنامه خود ایجاد کنید تا از عملکرد یکپارچه آن مطمئن شوید. به‌طور دوره‌ای مولفه‌های بخش فرم، اجزای بخش پاسخ و اجزای پرامپت (Prompt) را براساس بازخورد کاربر و الزامات در حال تحول بررسی و به‌روز کنید. هنگام استقرار برنامه هوش مصنوعی‌تان، کلیدهای OpenAI API خود را ایمن و به‌روز نگه دارید.

سوالات متداول

برای ساخت چت جی‌پی‌تی از چه زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌شود؟

ChatGPT با استفاده از پایتون ساخته شده است. پایتون یک زبان محبوب برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که به سادگی و مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی که ارائه می‌دهد شناخته می‌شود.

چه مقدار داده آموزشی برای ایجاد یک کلون ChatGPT مورد نیاز است؟

داده‌های آموزشی مورد نیاز می‌تواند متفاوت باشد، اما هر چقدر این داده‌ها بیش‌تر باشد به‌طور کلی بهتر است. چند گیگابایت داده مکالمه‌ای تمیز که به‌خوبی معرف هدف شماست می‌تواند یک نقطه شروع بسیار خوب باشد.

آیا برای استقرار کلون چت‌ جی‌پی‌تی باید دانش برنامه‌نویسی داشته باشم؟

بله، استقرار یک کلون ChatGPT شامل کدنویسی و درک مفاهیم یادگیری ماشین است. آشنایی با دو زبان برنامه‌نویسی Python یا Node.JS برای انجام این کار بسیار مفید است.

آیا می‌توان پاسخ‌های کلون ChatGPT را سفارشی کرد؟

بله، شما می‌توانید با تنظیم پارامتر‌هایی مانند دما و تنظیم مدل با داده‌های خاص، پاسخ‌هایی که توسط برنامه هوش مصنوعی شما ارائه می‌شود را سفارشی کنید.

امتیاز شما به این مطلب
دیدن نظرات
small

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

3 + 4 =

عضویت در خبرنامه مبین هاست
مطالب کدام دسته‌بندی‌ها برای شما جذاب‌تر است؟

آنچه در مقاله می‌خوانید

مقالات مرتبط
نصب SQLite
آموزش Ubuntu

نصب SQLite؛ آموزش نصب SQLite در لینوکس اوبونتو!

اگر به دنبال راهی رایگان و بهینه برای مدیریت پایگاه‌های داده خود هستید، نصب SQLite یکی از بهترین گزینه‌های پیش روی شماست. دیتابیس چیست؟ پایگاه

خدمات مبین هاست