自分のデータでChatGPTをトレーニングするには？

ChatGPTは自然言語処理(NLP)モデルで、人間のようなテキストを生成することができますが、特定の業界の専門用語や顧客の好みを必ずしも理解しているとは限りません。しかし、特定のドメインでのパフォーマンスを向上させるために、カスタムデータ上で微調整することができます。

この記事では、自分のデータでChatGPTをトレーニングする方法をステップバイステップで説明します。OpenAIとChatGPTは、技術分野におけるAIの発展です。

オープンエイのChatGPTとは？

ChatGPTは本当に素晴らしいツールです！お勧めのレストランを探していても、バグ修正のヘルプが必要でも、ケーキの完璧なレシピを見つけたい時でも、ChatGPTはあなたをカバーします！ChatGPTの会話式インターフェースはとても使いやすく、必要な助けをすぐに得ることができます。

もちろん、他のツール同様、ChatGPTにも長所と短所があります。迅速な修正やシンプルなタスクには最適ですが、デフォルトではパーソナライズされていないため、より永続的でパーソナライズされたワークフローのソリューションをお探しの場合は、最適な選択肢ではないかもしれません。

なぜカスタムデータでChatGPTをトレーニングする必要があるのでしょうか？

ChatGPTのカスタム・データ・トレーニングは、特定の業種や独自のブランド・ランゲージを持つ企業にとって必要かもしれません。

ブランド固有の言語、顧客固有の言語、言語のニュアンスをAIチャットボットにトレーニングさせることで、顧客満足度の向上、新規顧客の獲得、収益の拡大につながります。

このパーソナライズされたアプローチにより、チャットボットは貴社のブランドボイスとトーンを反映した応答を生成し、顧客にとって自然で親しみやすく感じられ、異なるタイプの言語を認識して適切に応答することができます。

知識管理のためのカスタムデータでChatGPTを訓練する

カスタムデータでChatGPTを訓練できるもう一つの利点は、イントラネットやナレッジマネジメントのアシスタントとして使えることだ。企業は、AIチャットボットをカスタムデータで訓練することで、従業員が必要な情報を検索しやすくすることができる。マッキンゼーの調査によると、従業員は週に9.3時間を検索や情報収集に費やしている。自社のカスタムデータでAIチャットボットを訓練することで、従業員が探している情報をより早く簡単に見つけられるようになり、従業員全体の生産性を高めることができる。

ナレッジ・マネジメントとカスタム・データ・トレーニングに関しては、TextCortex 社のZenoChatは企業のソリューションとなるAI副操縦士です。複数のLLM、自然言語機能、テキスト/コード/画像生成機能、洗練されたRAG （Retrieval-Augmented Generation）により、ZenoChatは従業員の生産性を確実に向上させます。私たちの ケーススタディ:

• TextCortex は ケメニー・ベーメ・コンサルタント現在では、従業員から効率と生産性の向上が報告されています（従業員1人当たり平均で月3日の勤務日数を削減）。
• TextCortex のエコシステム・パートナーであるAICXは、オンボーディングに不可欠な存在であり、最初の数週間でチームの70％のアクティベーション率を達成するのに貢献した。
• AIの活用と仕事に対する従業員の自信は60％増加した。
• この導入により、投資収益率（ROI）は28倍となった。

自分のデータでチャットGPTを訓練する2つの方法

ChatGPTや他のAIチャットボットを微調整するには、ファイルをアップロードするか、ChatGPTエージェントを使用します。

ChatGPTエージェントモード

OpenAIは、PDF要約などのタスクを自動化する高度なAI技術を組み合わせたChatGPTエージェント機能をユーザーに提供しています。自分の知識ベースをChatGPTエージェントモードにアップロードし、知識ベースのみを使用して出力を生成させることができます。この機能は、データ分析、文書化、要約、翻訳などの繰り返し作業の自動化に特に効果的です。

ファイルのアップロード

最近のChatGPTのアップデートで、ファイルを直接アップロードし、PDFファイルでChatGPTをトレーニングできるようになりました。長いファイルや、100％の精度で全てを取得することはできませんが、それでも一歩前進です。 ChatGPTにファイルをアップロードする代わりに、Microsoft OneDriveやGoogle Driveにドキュメントを接続することもできます。この2つのクラウドサービスのいずれかにドキュメントを保存している場合、この機能は便利です！

GPT-4oモデルでChatGPTを使用する場合、25,000ワードまでのPDFを要約することが可能です。しかし、GPT-4oが発表された当初は、30,000ワードまでの入力に対応できると主張するユーザーもいました。時間の経過とともに、OpenAIはGPT-4oモデルの入力文字数制限を20,00に引き下げることを決定した。実際、GPT-4oモデルを使用すると、わずか15,000文字の入力でも問題のある出力が発生することを報告するユーザーもいます。

ChatGPTを使って長い文書をAIに学習させたい場合、この記事の前のセクションで説明した方法に従う必要があります。それは、PDFをセクションに分割し、各セクションを要約し、最後にChatGPTで再度要約する前に、これらの要約を結合することを含みます。 

しかし、このプロセスがあまりに不便だと感じる場合は、ZenoChatのような代替AIツールを使用することをお勧め します。ZenoChatを使えば、このような面倒なステップを繰り返すことなく、素早く効率的にPDFを要約することができます。

さらに、複数のドキュメントからなるナレッジベースを複数作成し、まとめてデータを取り出すこともできる。

カスタムデータでAIを訓練するためのより良いソリューション：TextCortex

こちらの方がずっと簡単で、ドキュメントやカスタムURLの処理に少し時間がかかるだけだ。

1.TextCortex ウェブアプリケーションに移動する。そこから、"Knowledge Bases "タブをクリックし、"+New "ボタンを押す。

また、まだナレッジベースに追加していないアップロードファイルがある場合は、「アップロード履歴」タブで見つけることができます。

2.ナレッジベースにクールな名前を付け、必要に応じてアクセス設定を行います。非公開にすることも、チームで共有することもできます。

3.ナレッジベースを作成すると、ドライブのようなビューが表示され、ファイル、URL、音声トランスクリプションをアップロードしたり、Google Drive、Microsoft OneDrive、Notion、Dropbox、Confluenceなどのデータベースに接続することができます。すべてのファイルはサードパーティを使わずにTextCortex 処理されます。私たちの記事 TextCortexデータの扱い方"をご参照ください。

プロからのアドバイス： 複数のファイルを挿入して、大量アップロードを可能にすることもできます。

4.ファイルのアップロードが完了したら、ZenoChatの"Knowledge " ボタンをクリックします。これをオンに切り替えることで、AIの回答のベース情報として複数のナレッジベースを選択できるようになります。

以上です！これで、新しいナレッジベース機能をフルに活用する準備が整いました。様々な目的のために複数のナレッジベースを作成してください。

ここでは、それを使ってできることの小さな例を紹介します！⬇️

プロのアドバイス

あなたのAI に質問するときは、必ず具体的にしてください。あなたのAI は、あなたの指導と同じくらい有能であることを忘れないでください。あなたがより具体的な指示を出せば出すほど、あなたはより良い結果を得ることができます。

TextCortex ワークフローの自動化

TextCortex また、企業を含むすべてのユーザーに、反復的で単調なタスクの自動化を提供します。TextCortex AIエージェントを使えば、ビジネスのあらゆる反復的なワークフローを自動化し、時間を節約することができます！TextCortex AIエージェントは、お客様のナレッジベースと統合して動作し、お客様の内部データを使用してタスクを完了することができます。例えば、TextCortex AIエージェント機能を使えば、人事マネージャーのタスクを自動化し、時間を節約するアシスタントを構築することができます。

こんな質問も寄せられている

自分のデータでChatGPTを使用できますか？

はい、ご自身のデータセットをアップロードしてChatGPTを使用することができます。チャットボックスでファイルアップロードアイコンを見つけて、ファイルをアップロードするか、ナレッジベースを接続してください。

カスタムデータでChatGPTをトレーニングするには？

ChatGPTをカスタムデータでトレーニングするには2つの方法があります。一つ目は、ChatGPTエージェントモードをナレッジベースに接続する方法です。2つ目は手動でファイルをChatGPTにアップロードする方法です。

お客様のデータでチャットボットを訓練できますか？

カスタムデータでAIチャットボットを訓練するには、微調整が可能かどうかを調べる必要があります。TextCortex、ChatGPT、GeminiのようなAIチャットボットを独自のデータで訓練することができます。