In diesem Artikel betrachten wir den Prozess des Online-Trainings eines chatgpt-Bots für die Arbeit mit Texten und Websites, die Sie in die Funktionen eines neuronalen Netzwerks integrieren möchten. Durch das Training des neuronalen Netzwerks ChatGPT können Sie die Einschränkungen Ihrer vorhandenen Wissensbasis überwinden. Die Standardversion von ChatGPT kann nur auf Anfragen antworten, deren Verständnis sie vorprogrammiert hat. Wenn Sie jedoch in der Lage sind, die KI selbst zu trainieren, können Sie sie auf die Lösung eines breiteren Spektrums an Abfragen vorbereiten, indem Sie ihr eine vielfältige Auswahl an Textinformationen bereitstellen.

Das Thema dieses Artikels ist der von Yes Ai erstellte „gLoRA“-Algorithmus, der im Telegram-Bot läuft @yes_ai_bot.

gLoRA Training des neuronalen Netzwerks ChatGPT

Der Begriff gLoRA bedeutet „gpt-Low-Rank-Anpassung“, was eine grundlegende Einstellung bedeutet, die für das neuronale Netzwerk ChatGPT angepasst ist.

Der gLoRA-Algorithmus ist universell und kann zur Lösung vieler Probleme eingesetzt werden:

  • Analysieren Sie Ihren Textinhalt, um Antworten auf Fragen zu geben.
  • Hilfe bei der Erstellung von Eingabeaufforderungen für neuronale Netze, die Bilder aus Textbeschreibungen generieren
  • Verwenden Sie den Text der Korrespondenz mit dem Kundendienstteam Ihres Unternehmens, um Antworten auf Kundenanfragen zu formulieren.

Der Funktionsumfang des Algorithmus ist sehr groß und es liegt an Ihnen, zu entscheiden, wie er in realen Anwendungen effektiv eingesetzt werden kann.

Wie trainiere ich mit dem gLoRA-Algorithmus das neuronale Netzwerk ChatGPT?

Algorithmus Ruhm ermöglicht Benutzern die Auswahl verschiedener Online-Quellen zum Trainieren des Modells. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell bei Bedarf Antworten auf Basis der gesammelten Informationen liefern kann.

Wenn das trainierte gLoRA-Modell auf eine Anfrage stößt, die es nicht lösen kann, informiert Sie der Yes Ai-Bot darüber, dass das aktuelle Wissen des neuronalen Netzwerks die Antwort auf die gestellte Frage nicht abdeckt. Dies bietet jedoch eine wertvolle Gelegenheit, das Verständnis des gLoRA-Modells durch die Bereitstellung zusätzlichen Materials zu verbessern. Diese Methode eignet sich besonders für die Erstellung eines umfangreichen Wissensspeichers, der für Ihr Unternehmen relevant ist.

Ein alternativer Ansatz zur Verwendung von gLoRa-Modellen

Es ist allgemein bekannt, dass Telegram eine Begrenzung der Größe der Nachrichten hat, die für Antworten von der künstlichen Intelligenz ChatGPT angefordert werden können. Dieses Hindernis kann jedoch mithilfe der Implementierung des gLoRa-Algorithmus durch @yes_ai_bot leicht überwunden werden. Auf diese Weise können Sie Ihr Modell anhand der riesigen Auswahl an Dokumenten und Texten trainieren, die Ihnen zur Verfügung stehen, und so eine personalisierte Wissensdatenbank erstellen. Daher können Sie ohne Textbeschränkungen Fragen stellen und fundierte Antworten erhalten.

Trainieren Sie das neuronale ChatGPT-Netzwerk mithilfe eines Links zu Websites Ihrer Wahl.

  • Öffnen Sie die Telegram-App und suchen Sie den Bot @yes_ai_bot
  • Gehen Sie zum unteren Menü und wählen Sie das neuronale Netzwerk ChatGPT aus
  • Aktivieren Sie die Funktion „+WEB“, um ChatGPT Internetzugriff zu gewähren
  • Geben Sie den Befehl ein –glorious-urls *** *** ***, …Wo „*** *** ***“ sind die URLs, die Sie für das Training verwenden möchten, getrennt durch Leerzeichen. Zum Beispiel: –glora-urls http://example.com/page1 http://example.com/page2 http://example.com/page3
  • Nach dem Absenden des Befehls verarbeitet der Bot Ihre Anfrage. Bitte haben Sie etwas Geduld, da dies einige Zeit dauern kann.
  • Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, erhalten Sie vom Bot eine Benachrichtigung zusammen mit einem eindeutigen Schlüssel. Mit dieser Taste können Sie das neuronale Netzwerk im +WEB-Modus anhand der Informationen abfragen, die es von bestimmten Webseiten erhält.
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So sieht der Schlüssel aus:

WICHTIG: Um ein gLoRA-Modell effektiv zu trainieren, ist es wichtig, gültige Links zu verwenden, die auf Webseiten verweisen, die mindestens 60 Wörter relevanten Inhalts enthalten. Das Modell unterstützt derzeit kein Training mit PDFs, google Sheets oder Google Docs.

WICHTIG: Es wird dringend empfohlen, die Ihnen bereitgestellten gLoRA-Schlüssel sofort zu speichern, da das Abrufen dieser Schlüssel aus zukünftigen Bot-Nachrichten eine recht arbeitsintensive Aufgabe sein kann.

Verwendung Ruhm für eine URL kostet 🔅 1 Münze in @yes_ai_bot. Für ein Paket mit 35 URLs (Links) würden die Gesamtkosten also 35 Münzen betragen. Diese Gebühr fällt nur einmal an. Seien Sie versichert, dass Links, die während der Trainingsphase nicht geöffnet werden, nicht zu einer Abbuchung von Coins führen.

Trainieren Sie das neuronale ChatGPT-Netzwerk, um Antworten auf Anfragen zu generieren

Um verschiedene gLoRA-Schlüssel auf der Yes Ai-Plattform zu verwenden, können Sie aus von Ihnen erstellten Schlüsseln oder aus einem von der Yes Ai-Community erstellten Sortiment wählen.

  • Öffnen Sie die Telegram-Anwendung und gehen Sie zum Bot @yes_ai_bot
  • Wählen Sie im Menü unten das neuronale Netzwerk ChatGPT aus und aktivieren Sie die Funktion „+WEB“.
  • Senden Sie eine Anfrage an den Bot, indem Sie einen Schlüssel im Format hinzufügen, wobei **** die individuelle Kennung des gLoRA-Modells darstellt, das Sie verwenden möchten.

Ein Beispiel für die Verwendung des gLoRA-Modells. Ihre Abfrage würde so aussehen: <1263>

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Nina Weber
Nina Weber is a renowned Journalist, who worked for many German Newspaper's Tech coloumns like Die Zukunft, Handelsblatt. She is a contributing Journalist for futuriq.de. She works as a editor also as a fact checker for futuriq.de. Her Bachelor degree in Humanties with Major in Digital Anthropology gave her a solid background for journalism. Know more about her here.

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