статья Как можно обучить нейросеть ChatGPT, используя собственный текст и контент сайта - gLoRA

[Baki]

В этом руководстве мы рассмотрим, как можно обучить нейронную сеть ChatGPT, используя собственный текст и контент сайта. Это позволит вам преодолеть ограничения уже существующей базы знаний, поскольку стандартный ChatGPT может отвечать только на те запросы, на которые он был заранее запрограммирован. Обучая ИИ собственными материалами, вы сможете настроить его так, чтобы он отвечал на более широкий круг вопросов.

Алгоритм gLoRA (gpt Low Rank Adaptation) — это низкоуровневая адаптация нейронной сети ChatGPT, которую можно применять для различных задач. Он может учиться на статьях давать ответы на вопросы, тренироваться генерировать подсказки для нейросетей, которые создают изображения из текстовых описаний, а также использовать тексты из переписки техподдержки компании для генерации ответов клиентам. Алгоритм имеет широкий спектр потенциальных применений, а его практическое применение может определить пользователь.

Как работает gLoRA - обучение нейросети ChatGPT?

Алгоритм gLoRA позволяет обучать модель, предоставляя интернет-ссылки в качестве учебных материалов. Это позволяет модели предоставлять ответы на запросы на основе полученной информации. Когда вы отправляете запрос @yes_ai_bot вместе с уникальным номером вашей модели gLoRA, система проводит тщательный поиск и анализ, чтобы предоставить точный ответ через нейронную сеть ChatGPT. Если у модели нет ответа, бот сообщит вам об этом, и у вас будет возможность продолжить обучение модели, предоставив больше материалов, что сделает ее полезной для создания базы знаний по конкретным темам или компаниям.

Еще один способ использования моделей gLoRa

Обучение их на обширных документах и текстах с помощью бота @yes_ai_bot в мессенджере Telegram. Это позволяет вам создать локальную базу знаний, которую можно использовать для того, чтобы задавать вопросы, преодолевая ограничение на отправку больших сообщений для оперативных ответов от нейронной сети ChatGPT. С помощью этого метода количество текстового материала, который вы можете использовать, практически безгранично.

Чтобы обучить ChatGPT с помощью страниц сайта в Интернете, выполните следующие действия:

1. Откройте мессенджер Telegram и найдите бота @yes_ai_bot
2. В нижнем меню выберите нейронную сеть «ChatGPT»
3. Включите опцию «+WEB», чтобы предоставить ChatGPT доступ к Интернету
4. Отправьте боту следующую команду: --glora-urls link1 link2 link3 (замените «link1 link2 link3» на фактические URL-адреса веб-сайтов, которые вы хотите использовать для обучения, разделенные пробелами)
5. Подождите, пока бот подтвердит, что модель gLoRA прошла обучение по предоставленным ссылкам. Вы получите уникальный ключ в формате <glora:XXXX>, который вы сможете использовать в режиме «+WEB» для получения ответов, включающих информацию с обученных сайтов

ПРИМЕЧАНИЕ. Для обучения модели gLoRA необходимо использовать действительные ссылки, ведущие на веб-страницу, отображающую текстовую информацию, содержащую минимум 60 слов полезного содержания. В настоящее время документы PDF, Google Таблицы и Документы не поддерживаются. Однако, наша система может обучать gLoRa с помощью видеороликов YouTube, просто укажите ссылку на нужное видео YouTube в качестве URL-адреса.

ПРИМЕЧАНИЕ. Настоятельно рекомендуется как можно скорее сохранить полученные ключи gLoRA, поскольку попытка найти их в будущей переписке с ботом может оказаться трудоемкой и сложной задачей.

Обучение gLoRA для одной ссылки стоит 1 🔅 монету в @yes_ai_bot. Если вы предоставите 35 ссылок, общая стоимость обучения составит 35 монет, при этом оплата потребуется только один раз. Мы не берем монеты за ссылки, которые невозможно открыть в процессе обучения.

Чтобы генерировать ответы на запросы с использованием gLoRA, выполните следующие действия:

1. Запустите бота @yes_ai_bot в Telegram
2. В нижнем меню выберите нейросеть ChatGPT и включите режим «+WEB»
3. Введите запрос и укажите ключ gLoRA в следующем формате: <glora:****>, где **** представляет собой уникальный идентификатор модели gLoRA, которую вы хотите использовать
4. Например, чтобы спросить о создании промтов для аниме-картинок, вы должны отправить:
   <glora:1263> как написать качественную подсказку для аниме-картинок

ПРИМЕЧАНИЕ. Разрешено включать до двух ключей <glora:****> в один запрос. Когда используются два ключа, нейронная сеть будет одновременно искать ответы в двух отдельных моделях gLoRA.

ПРИМЕЧАНИЕ: стоимость запросов будет варьироваться в зависимости от объема предоставленного контекста и длины ответа от нейронной сети ChatGPT. Конкретную стоимость в токенах за использование нейросети ChatGPT можно узнать, отправив команду /prices на @yes_ai_bot. За использование gLoRA не взимается дополнительная плата; с вас будет взиматься плата только за токены, использованные для отправки и получения данных из нейронной сети ChatGPT.

ПРИМЕЧАНИЕ: gLoRA доступен для использования с моделями ChatGPT 4 turbo и 3.5 turbo. Чтобы переключаться между ними, выберите опцию «GPT 4» в нижнем меню @yes_ai_bot. Имейте в виду, что хотя модель ChatGPT 4 может обеспечивать более точные ответы, она требует более высокой стоимости токенов.

Чтобы обучить gLoRA с помощью поискового запроса, введите следующую команду:

--glora-search [ваш поисковый запрос здесь]

Замените [ваш поисковый запрос здесь] фактическим текстом, который вы хотите использовать для сбора данных из результатов поисковых систем.
Например:
--glora-search лучшие практики для SEO

Это обучит нейронную сеть, используя контент с верхних страниц, которые появляются в результатах поисковых систем по запросу «лучшие практики для SEO».

Чтобы определить, на чем была обучена конкретная модель gLoRA, вы можете использовать следующую команду:

--glora-about [номер модели]

Замените [номер модели] фактическим номером интересующей вас модели gLoRA.

Например, если вы хотите узнать, чему была обучена модель gLoRA номер 1263, вы должны отправить команду:

--glora-about 1263

Затем вы получите ответ с описанием данных обучения и назначения модели gLoRA номер 1263.

Описание gLoRA 1263: Эта модель подчеркивает важность создания промтов для платформы Midjourney путем использования нейронных сетей и технологии ChatGPT. Он предлагает подробное руководство по формулированию промтов для нейронных сетей, повышению качества промтов, а также удобное для новичков руководство по созданию увлекательного контента в Midjourney.

Что нужно сделать, чтобы обучить модель gLoRA по всем страницам сайта?

Чтобы обучить модель gLoRA с использованием всех страниц определенного сайта, вы можете использовать наш специализированный алгоритм, который автоматически находит все страницы, перечисленные в карте сайта. Этот подход эффективен для сайтов, предоставляющих карту сайта.

Чтобы инициировать процесс обучения gLoRA с помощью карты сайта, используйте следующую команду:
--glora-sitemap URL
Замените «URL» ссылкой на домашнюю страницу сайта, текстовые данные которого вы хотите использовать для обучения нейронной сети.

ПРИМЕЧАНИЕ: По умолчанию наша система обрабатывает не более 300 уникальных ссылок из карты сайта. Однако вы можете настроить количество обрабатываемых URL-адресов, используя следующую команду:
--glora-sitemap URL --maxlinks XX
В этой команде замените «URL» ссылкой на карту сайта, которую вы хотите использовать для обучения gLoRA, и замените «XX» числом от 10 до 1000, чтобы установить максимальное количество страниц веб-сайта, которые будут использоваться для обучения модели gLoRA.

Если вам требуется помощь в обучении модели gLoRA с картой сайта, содержащей более 1000 страниц, обратитесь в нашу службу технической поддержки через мессенджер Telegram @yes_ai_support, и мы предоставим персональную помощь.

ПРИМЕЧАНИЕ: Обучение модели gLoRA займет больше времени, если необходимо проанализировать больше страниц. Например, анализ 100 страниц сайта займет около 10 минут.

РЕКОМЕНДАЦИЯ: Чтобы обучить свою модель gLoRA с помощью текстовых документов, которых нет в Интернете, вы можете загрузить их на сайт, позволяющий создавать статьи, например teletype.in или telegra.ph. После загрузки всех ваших документов используйте команду:
--glora-urls ссылка1 ссылка2 ссылка3
...где "ссылка1 ссылка2 ссылка3" представляет собой URL-адреса загруженных вами текстовых документов. В список можно включить до 50 ссылок.

Как до обучить существующую модель gLoRA с использованием большего количества данных.

Если у вас есть существующая модель gLoRA, которая, по вашему мнению, требует больше информации для более эффективной работы, вы можете улучшить ее, используя один из методов, упомянутых ранее в этой статье: с помощью поисковых запросов, карт сайта или указанных URL-адресов.

Чтобы инициировать процесс переобучения, используйте следующий параметр:

--enrich xxxx

...где xxxx представляет номер модели gLoRA, требующей до обучения.

После завершения дополнительного обучения вашей обновленной модели gLoRA будет присвоен отдельный номер, который будет включать в себя как знания исходной модели, так и вновь полученные дополнительные данные.

За новую информацию, полученную в ходе дополнительного обучения, с вас будет взиматься только 🔅 монеты, без каких-либо затрат за данные, уже присутствующие в исходной модели gLoRA.

Запрос на дальнейшее обучение gLoRA на основе поискового запроса:

--glora-search --enrich 1008*

...где 1008 представляет собой конкретную модель gLoRA, которую необходимо улучшить.

* означает текст поискового запроса для сбора дополнительных данных для обучения.

Запрос на дальнейшее обучение gLoRA по нескольким ссылкам URL:

--glora-urls --enrich 1008 ссылка1 ссылка2 ссылка3

«ссылка1 ссылка2 ссылка3» — это источники дополнительного текста, используемого для обновления номера модели gLoRA 1008.

Запрос на дальнейшее обучение gLoRA по карте сайта:

--glora-sitemap --enrich 1008 URL

..где [URL] — это ссылка на карту сайта, которая будет использоваться для расширения возможностей модели gLoRA номер 1008.

 

ПРИМЕЧАНИЕ. Чтобы запросить алгоритм gLoRA, сначала выберите нейронную сеть ChatGPT и активируйте режим «+WEB», который находится в нижнем меню бота @yes_ai_bot в мессенджере Telegram.

ПРИМЕЧАНИЕ. Ответы на вопросы с использованием gLoRA будут предоставляться на том же языке, на котором был задан первоначальный вопрос.

ПРИМЕЧАНИЕ. Предоставление подробного описания вашего вопроса с использованием gLoRA приведет к более точному ответу нейронной сети.

ПРИМЕЧАНИЕ. Если вам требуется доступ к внешнему сайту или нескольким его страницам для единоразового запроса, алгоритм «+WEB» является подходящей альтернативой gLoRA. Этот алгоритм предоставляет нейронной сети ChatGPT временный доступ в Интернет. Для получения дополнительной информации об этом подходе рекомендуем ознакомится со статьей: 

 

[Yes_Ai]

Краткое изложение содержания статьи: В данном руководстве описывается способ обучения нейронной сети ChatGPT алгоритмом gLoRA, используя собственный текст и контент сайта. Алгоритм gLoRA позволяет модели ChatGPT обучаться на различных задачах, включая генерирование ответов на вопросы, тренировку нейросетей для создания изображений из текстовых описаний и использование текстовых материалов из переписки техподдержки компании. Обучение модели gLoRA происходит с помощью интернет- ссылок в качестве учебных материалов, а также поисковых запросов и карт сайта. Модель gLoRA может обучаться на обширных документах и текстах с помощью бота @yes_ai_bot в мессенджере Telegram, что позволяет создать локальную базу знаний для задавания вопросов и преодоления ограничений на отправку больших сообщений. Также описывается процесс генерирования ответов на запросы с использованием gLoRA, а также как можно до обучить модель gLoRA по всем страницам сайта и как улучшить существующую модель gLoRA с помощью дополнительного обучения.