Como treinar um modelo GPT? Guia fácil para iniciantes

Como treinar um modelo GPT?

Se você já usou o ChatGPT, já sabe o quão inteligente ele é.

Ele consegue escrever e-mails, programar, concluir suas tarefas em pouco tempo e até responder a perguntas complexas. Agora, como podemos ver, ele é incrível em quase tudo, mas ainda assim não é perfeito para o seu negócio específico ou para outras necessidades. domain, a menos que você personalize o modelo GPT de acordo com suas necessidades.

Por que fazer isso? Veja! Se você deseja maior precisão no suporte ao cliente ou mais previdênciaivacy Para os seus dados, construir a sua própria versão treinada do GPT pode fazer uma enorme diferença.

Neste post, falaremos sobre o que são modelos GPT, por que personalizá-los é realmente importante e exatamente como fazer isso passo a passo. 

Então, vamos começar 👍

O que exatamente é um modelo GPT?

GPT é, na verdade, a abreviação de Generative Pre-trained Transformer, o que significa que é basicamente uma máquina de previsão de texto superinteligente. 

Por exemplo, você pode pensar nisso como uma versão avançada de "digitação automática". Você digita algo e o GPT prevê o que vem a seguir, só que ele é treinado com bilhões de exemplos de texto da internet, então soa como uma pessoa real.

Embora os modelos GPT pré-treinados, como o ChatGPT, saibam um pouco sobre tudo, eles não conhecem você a fundo. Eles não foram treinados com os dados da sua empresa ou com o seu idioma específico por padrão. É aí que entra o processo de treinamento personalizado.

Você pode pegar um GPT pronto e ensiná-lo com seus dados específicos. Isso é o que chamamos de ajuste fino. Ou, se você não quiser treinar o modelo novamente, pode alimentá-lo com seus próprios dados enquanto ele está em execução. Esse método é chamado de geração aumentada por recuperação (RAG). 

Ambos tornam seu GPT muito mais eficiente no conhecimento da sua área de atuação.

Por que alguém deveria treinar ou personalizar um GPT?

Pense em um GPT como um estagiário inteligente! Ele é esperto, aprende rápido e consegue lidar com uma ampla gama de tópicos em pouco tempo. Mas há um problema! Ele não conhece sua empresa nem como ela funciona.

Portanto, se você perguntar sobre as políticas da sua organização ou, digamos, as diretrizes da sua marca, a ferramenta fará o possível para adivinhar, geralmente recorrendo a informações gerais disponíveis online. Isso significa que não há garantia de que as respostas sejam precisas.

Por isso, treinar um GPT é importante.

Ao treinar um GPT usando seus próprios dados, como perguntas frequentes, documentos de políticas, manuais internos ou recursos do setor, você o transforma de um simples assistente em um especialista que realmente entende seu setor ou sua área de atuação.

Agora, vamos analisar em detalhes o que um GPT personalizado pode fazer de melhor!

Começa a falar a sua língua.

Ele aprende a terminologia específica da sua empresa, os nomes dos produtos e o estilo de comunicação, para que responda exatamente da maneira como sua marca responderia.

Oferece respostas confiáveis ​​e consistentes.

Em vez de fazer suposições, o sistema utiliza seus dados internos verificados. Isso significa que não haverá mais respostas vagas ou contraditórias, apenas informações claras e confiáveis.

Isso elimina as suposições e fornece informações precisas.

Os modelos GPT normais às vezes inventam coisas quando não sabem a resposta. Um GPT personalizado não precisa adivinhar! Ele é treinado com seu conteúdo real, então sabe o que é verdade.

Quais são as diferentes maneiras de treinar um GPT?

Você não precisa de um doutorado em IA para criar seu próprio GPT. Existem caminhos simples que você pode seguir, como ajustes básicos de prompts, treinamento completo do modelo e métodos semelhantes a estes. Vamos falar sobre cada um deles em detalhes abaixo:

Afinação

É um processo de pegar um modelo GPT existente e retreiná-lo com seus próprios dados especializados para que ele entenda seu negócio específico ou domain Melhor ainda. Com isso, o modelo aprende a falar a sua língua, a seguir o seu tom de voz e a lidar com os tipos de perguntas que os seus usuários realmente fazem.

O ajuste fino é a melhor maneira, especialmente quando você tem grandes quantidades de dados limpos e de alta qualidade e deseja que seu assistente de IA soe exatamente como sua marca ou identificador. domain- tarefas específicas. 

Ele pode superar um GPT comum porque é treinado para pensar no seu contexto. Aprende sua estrutura, tom, linguagem e fluxos de trabalho, fornecendo respostas precisas e alinhadas à sua marca. 

Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

RAG, ou Geração Aumentada por Recuperação, é uma abordagem diferente para treinar o GPT. Em vez de treinar o modelo novamente, você lhe dá acesso aos seus próprios dados. Pense nisso como dar ao seu GPT uma biblioteca pessoal à qual ele pode recorrer sempre que alguém fizer uma pergunta. 

Quando um usuário faz uma pergunta, o sistema primeiro pesquisa nos documentos da sua empresa para encontrar as informações mais relevantes e, em seguida, o GPT usa esse material para fornecer a resposta.

Essa abordagem é incrivelmente poderosa quando seu conteúdo muda com frequência, como em suporte ao cliente ou catálogos de produtos. Isso significa que você não precisa treinar o modelo novamente a cada atualização. O GPT sempre exibe as informações mais recentes armazenadas em sua base de conhecimento, mantendo as respostas atualizadas e precisas. 

Também é mais barato do que o ajuste fino, já que você não está alterando o modelo, mas sim fornecendo maneiras mais inteligentes de acessar informações.

GPTs personalizados sem código

Ferramentas GPT personalizadas sem código são perfeitas para empresas que desejam uma IA personalizada sem precisar contratar uma equipe completa de ciência de dados. Plataformas como o ChatGPT permitem criar chatbots personalizados simplesmente carregando documentos e ajustando preferências por meio de uma interface intuitiva.

Criar uma solução é muito fácil! Você carrega a documentação do seu produto ou sua base de conhecimento interna e define como deseja que a IA se comporte: seu tom e propósito. A plataforma cuida da parte técnica, conectando seus dados a um modelo de linguagem robusto que consegue entender e responder de forma natural. 

Após a implantação, você pode monitorar como os usuários interagem com o sistema e refinar os dados ou as instruções conforme necessário.

Este método é perfeito se você busca uma solução rápida e acessível que não exige conhecimento técnico aprofundado. É ótimo para startups ou equipes que estão testando ideias. Você pode ter um chatbot funcionando em horas, em vez de semanas.

Engenharia imediata

A engenharia de prompts é a maneira mais rápida de personalizar o comportamento de um GPT, sem precisar treiná-lo novamente. São os prompts detalhados que guiam o modelo para fornecer o tipo de resposta desejado. 

Pense nisso como escrever INSTRUÇÕES para a IA: qual tom usar, como formatar suas respostas, quais exemplos seguir e o que ela deve ou não fazer.

Essa é a abordagem perfeita para situações em que você não tem domainDados específicos. Funciona melhor quando seus requisitos são comportamentais, como tom ou estrutura, em vez de factuais. Frequentemente, atinge cerca de 80% do que um modelo otimizado consegue, e isso a um custo acessível e em muito menos tempo.

Agora a questão é: qual abordagem escolher? Veja!

Se você é iniciante em personalização de IA, comece com a engenharia de prompts! É rápida, gratuita e ótima para experimentação. Se sua empresa trabalha com documentos em constante evolução ou precisa de precisão em tempo real, opte pelo RAG, pois ele mantém as respostas do seu chatbot sempre atualizadas. 

Para tarefas altamente especializadas e para obter um tom consistente, o ajuste fino proporciona a maior precisão.

Como treinar ou personalizar o GPT passo a passo?

Muito bem, vamos arregaçar as mangas! Veja como você pode treinar seu ChatGPT e transformá-lo em uma IA especializada que realmente entende do assunto.

Passo 1) Defina seu objetivo

Comece pelo mais simples. Primeiro, o que você quer que seu GPT faça?

Talvez seja responder a perguntas de clientes, resumir relatórios, escrever descrições de produtos, elaborar conteúdo atraente para seus serviços ou ajudar sua equipe a redigir e-mails promocionais. 

Quanto mais clareza você tiver sobre sua área de atuação, melhores serão seus resultados.

Defina também como você medirá o sucesso, como taxa de precisão, tempos de resposta mais rápidos ou satisfação do usuário. Metas bem definidas mantêm o foco e facilitam a avaliação dos resultados posteriormente.

Step2Reúna e limpe seus dados

Agora vem a parte principal, que são os seus dados!

A inteligência do seu GPT depende completamente dos dados que você fornece a ele. Quanto melhores forem os seus dados, mais inteligente e confiável será o modelo.

Comece reunindo tudo que reflita a forma como sua empresa funciona ou resolve problemas:

• Recursos internos: Manuais do usuário, manuais do funcionário, procedimentos operacionais padrão (POPs) ou guias de produtos.
• FAQs: Ideal para ajudar sua equipe de GPT a entender as dificuldades dos clientes e encontrar soluções rápidas.
• Conteúdo web: Páginas do site, blog Postagens, descrições de serviços, tudo isso ajuda a plataforma a conhecer sua marca.
• E-mails ou registros de bate-papo: Exemplos reais de tom, fraseado e interações com clientes.
• Apresentações ou material de treinamento: Ótimo para ensinar seu GPT (Profissional de Educação em Gastronomia) a explicar as coisas com clareza.

Depois de reunir tudo, limpe seus dados. Isso significa remover duplicatas, anúncios, cabeçalhos e rodapés desnecessários ou links de navegação que não agregam valor. Você quer um texto limpo, relevante e fácil de ler.

Organize o conteúdo por tópicos (“Preços”, “Devoluções”, “Especificações do Produto”), para que seu modelo aprenda mais facilmente com ele.

E se você estiver coletando informações de vários sites ou fontes, ferramentas de web scraping como API de Web Scraping da Decodo, Podem poupar-lhe muito tempo. Eles tratam automaticamente de tarefas complicadas como rotação de proxies, resolução de CAPTCHA e limites de taxa.

Passo 3) Escolha seu método de personalização

Agora que seus dados estão prontos, escolha como treinar o modelo GPT:

• Afinação: Quando você quer que seu GPT (Go-To-Play) soe perfeitamente como sua marca ou siga formatos rígidos.
• RAGO: Quando você tem um conjunto de dados grande ou em constante mudança.
• Ferramentas sem código: Quando você deseja uma configuração rápida e simples, sem precisar programar.

Escolha a opção que melhor se adapta ao seu projeto e ao seu nível de habilidade. 

Já discutimos as 4 principais maneiras de treinar modelos GPT. Consulte o artigo, veja como funciona e entenda o processo antes de escolher a opção mais adequada.

Passo 4) Treine ou configure seu GPT

Agora vem a parte emocionante! Construir e configurar seu GPT.

Se você for um desenvolvedor, pode usar uma API para carregar seus dados de treinamento e ajustar recursos como criatividade, tom e duração da resposta. Isso lhe dá controle total sobre como seu GPT responde.

Se você não entende muito de tecnologia, não se preocupe. Plataformas como o Custom GPT no ChatGPT, ou outras ferramentas sem código, tornam tudo muito simples. Basta fazer o upload dos seus documentos, escolher a personalidade (amigável, formal, espirituosa) e alterar algumas opções.

Para configurações RAG (Radio Attendant, Applied, Guide to Answers - Respostas em Resposta Aleatória), você conectará seu GPT (Government Path - Propagação de Busca de Dados) a um sistema de recuperação de documentos. Isso significa que, antes de responder, seu GPT "buscará" as informações corretas em sua base de conhecimento, mantendo as respostas atualizadas e precisas.

Pense também no tom e na personalidade do seu GPT. Deve soar amigável para suporte ao cliente? Ou conciso e formal para uso comercial? 

Definir isso claramente garante que cada resposta esteja alinhada com a identidade da sua marca.

Step5Testar e melhorar

Assim que seu GPT estiver pronto, não se apresse em lançá-lo! Primeiro, teste-o minuciosamente.

Imagine que você é um dos seus usuários. 

Faça o mesmo tipo de perguntas que eles (um usuário) fariam. Compare as respostas fornecidas pelo seu GPT com seus documentos internos ou respostas existentes. Veja se soam precisas e naturais.

Se algo parecer estranho, como uma redação vaga ou informações incorretas, anote. Às vezes, o problema está nos dados e, outras vezes, na forma como as instruções são escritas. Corrija o que estiver faltando ou ajuste sua configuração e tente novamente.

Esta etapa não é algo que se faz apenas uma vez. Continue testando e ensinando novos padrões ao seu GPT. Quanto mais feedback você coletar, mais preciso e útil ele se tornará.

Pense nisso como treinar um novo funcionário.

Passo 6) Implantar e integrar

Assim que seu GPT passar na fase de testes, é hora de colocá-lo em prática no mundo real.

Existem muitas maneiras de usá-lo:

• Integre via API às suas ferramentas ou sites existentes.
• Incorpore um widget de bate-papo diretamente no seu site para que os visitantes possam conversar instantaneamente.
• Adicione ao Slack ou ao Microsoft Teams para que sua equipe receba ajuda de IA imediatamente.
• Automatize o envio de e-mails para redigir respostas, resumir mensagens ou escrever conteúdo de divulgação.

Ao implementar, priorize a facilidade de uso. Quanto mais simples e fluida for a experiência do usuário, mais rápido as pessoas a adotarão. Após o lançamento, fique de olho nas análises e no feedback. Observe o que os usuários adoram, o que os confunde e onde melhorias são necessárias.

Com o tempo, você terá um GPT que realmente aprimora a forma como sua empresa se comunica e cresce.

Desafios comuns no treinamento GPT

Treinar um GPT não é nada difícil (como fica evidente pelas etapas descritas acima), mas apresenta alguns desafios. Aqui estão alguns deles:

Plano de dadosivacy

Ao treinar um GPT, você geralmente fornece a ele dados da sua empresa, como mensagens de clientes, e-mails ou documentos. Alguns desses dados podem ser privados ou confidenciais. Portanto, você precisa ter muito cuidado ao carregá-los. 

Se as informações forem sensíveis (como senhas, dados pessoais), você deve usar plataformas seguras ou até mesmo executar o treinamento em seus próprios computadores, em vez da internet.

Altos custos

Treinar modelos grandes pode ser caro porque exige muita capacidade computacional e memória. 

Imagine tentar assar um bolo gigante! Precisa de mais ingredientes, mais tempo e um forno maior! Portanto, em vez de começar com um modelo enorme, muitas vezes é melhor começar com algo pequeno. 

Você pode treinar uma versão menor do GPT ou usar métodos como o RAG, que permite que o GPT leia seus dados sem precisar ser totalmente retreinado. Isso é mais barato e ainda funciona muito bem.

Habilidades limitadas

Nem todo mundo sabe programar ou construir sistemas complexos de IA.

Atualmente, existem ferramentas sem código que permitem treinar ou personalizar um GPT apenas clicando em botões e carregando arquivos, em vez de escrever código de computador. 

É como usar um criador de aplicativos do tipo "arrastar e soltar" em vez de aprender programação, simples e fácil para iniciantes.

Limites de contexto

Embora os GPTs sejam inteligentes, eles não conseguem ler textos muito longos de uma só vez. 

Eles só conseguem "lembrar" ou processar uma certa quantidade de texto por vez (como algumas páginas). Se você tentar dar um livro inteiro para eles, eles vão esquecer partes dele! 

É por isso que dividimos documentos grandes em partes menores, chamadas de blocos, para que o GPT possa entendê-los e responder melhor às perguntas sobre eles.

Incompatibilidade de marcas

Cada empresa ou pessoa tem seu próprio estilo de comunicação! Algumas soam amigáveis, outras formais e outras ainda usam humor. Se você treinar um aluno em treinamento sem orientá-lo, o tom de voz dele pode não combinar com o seu. 

Portanto, você deve personalizar a forma como ele se comunica, fornecendo exemplos, definindo instruções claras e testando suas respostas. Dessa forma, ele soará como a sua marca, e não como um robô qualquer.

Informações tendenciosas e desatualizadas

Os GPTs aprendem com os dados que você fornece. Se esses dados contiverem erros, informações desatualizadas ou opiniões injustas, o GPT também poderá aprendê-los.

Portanto, antes de treinar, revise e limpe seus dados! Remova tudo o que estiver incorreto, tendencioso ou muito antigo. 

Lembre-se: seu GPT só é tão bom quanto os exemplos que você fornece a ele.

Exemplos do mundo real

Vamos ver como as empresas usam GPTs treinados para fazer coisas incríveis:

• Suporte ao Cliente: A Octopus Energy, uma empresa líder no setor de energia, desenvolveu uma inteligência artificial treinada com milhões de solicitações de suporte. Agora, ela lida com quase metade de todas as solicitações automaticamente, economizando tempo e aumentando a precisão.
• Saúde: A ColorHealth, uma startup da área médica, criou um sistema baseado em GPT (Processamento de Talentos Genéticos) treinado com guias de diagnóstico. Ele ajuda os médicos a identificar exames laboratoriais faltantes e acelera as avaliações de pacientes, reduzindo o tempo de espera de horas para minutos.
• comércio eletrônico: A varejista de moda StichFix otimizou o GPT (Go-To-Personalization) em seu conteúdo de marketing anterior. Agora, a IA escreve descrições de produtos personalizadas em segundos, aumentando as conversões e economizando enormes custos de redação publicitária.

Conclusão

Treinar seu próprio modelo GPT não é mais exclusividade de especialistas em tecnologia. Com as ferramentas disponíveis hoje, qualquer pessoa pode fazer isso.

Você pode começar devagar! Experimente com prompts, carregue alguns documentos ou tente uma plataforma sem código. Assim que vir resultados, aprofunde-se com RAG (Random Access Group) ou ajuste fino.

E quando se trata de coleta de dados, não perca horas lutando contra CAPTCHAs ou bloqueios de IP. Decodo's API de raspagem da Web Podemos cuidar dessa parte para você, permitindo que você se concentre no que realmente importa: construir um GPT que entenda você.

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