Hur tränar man ChatGPT på egna data?

ChatGPT är en modell för naturlig språkbehandling (NLP) som kan generera människoliknande text men kanske inte alltid förstår specifik branschjargong eller kundpreferenser. Den kan dock finjusteras på anpassade data för att förbättra dess prestanda inom en viss domän.

I den här artikeln ger vi en steg-för-steg-guide om hur du tränar ChatGPT på dina egna data. OpenAI och ChatGPT är AI-utvecklingar i teknikvärlden.

Vad är OpenAI:s ChatGPT?

ChatGPT är ett fantastiskt verktyg som kan hjälpa dig med nästan vad som helst! Oavsett om du letar efter en bra restaurangrekommendation, behöver hjälp med att fixa en bugg eller vill hitta det perfekta receptet på en tårta, har ChatGPT hjälpt dig! Dess konversationsgränssnitt gör det superlätt att använda, så att du kan få den hjälp du behöver på nolltid.

Som alla verktyg har ChatGPT naturligtvis sina för- och nackdelar. Även om det är bra för snabba lösningar och enkla uppgifter, kanske det inte är det bästa alternativet om du letar efter en mer permanent och personlig lösning för ditt arbetsflöde eftersom det inte kommer ut som tungt personifierat som standard.

Varför skulle du behöva träna ChatGPT på anpassade data?

Anpassad datautbildning för ChatGPT kan vara nödvändig för företag i specifika branscher eller med unika varumärkesspråk.

Om du utbildar din AI-chattbot i varumärkesspecifikt språk, kundspecifikt språk och språkliga nyanser kan det leda till ökad kundnöjdhet, nya kunder och ökade intäkter.

Detta personliga tillvägagångssätt säkerställer att chatboten genererar svar som återspeglar ditt varumärkes röst och ton, känns naturliga och bekanta för dina kunder samt känner igen och svarar på lämpligt sätt på olika typer av språk.

Utbilda ChatGPT om anpassade data för kunskapshantering

En annan fördel med att kunna träna ChatGPT på anpassade data är att du kan använda den som ett intranät och en assistent för kunskapshantering. Företag kan göra det enklare för sina anställda att söka efter den information de behöver genom att träna AI-chatbottar på anpassade data. Enligt McKinseys forskning spenderar anställda 9,3 timmar per vecka på att söka och samla information. Genom att utbilda AI-chattbottar på företagets anpassade data kan du göra det möjligt för dina anställda att hitta den information de letar efter mycket snabbare och enklare och öka den övergripande produktiviteten hos dina anställda.

När det gäller kunskapshantering och anpassad datautbildning är ZenoChat by TextCortex en AI-co-pilot som kommer att vara lösningen för företag. Med sina multipla LLM:er, naturliga språkfunktioner, text-/kod-/bildgenereringsfunktioner och sofistikerade RAG (Retrieval-Augmented Generation) kommer ZenoChat definitivt att öka produktiviteten hos dina anställda. Se resultaten från en av våra fallstudier:

• TextCortex genomfördes för Kemény Boehme Consultants som en lösning för att ta itu med dessa utmaningar och idag rapporterar medarbetarna ökad effektivitet och produktivitet (igenomsnitt sparas 3 arbetsdagar per månad och medarbetare).
• AICX, en ekosystempartner till TextCortex, var en viktig del av onboardingen och bidrog till att teamet aktiverades till 70% under de första veckorna.
• Medarbetarnas förtroende för att använda och arbeta med AI ökade med 60%.‍
• Implementeringen resulterade i en 28-faldig avkastning på investeringen (ROI).

2 sätt att träna Chat GPT på dina egna data

För att finjustera ChatGPT eller någon annan AI-chatbot kan du använda antingen uppladdningsfiler eller ChatGPT-agent.

ChatGPT-agentläge

OpenAI erbjuder sina användare ChatGPT-agentfunktionen, en kombination av avancerad AI-teknik som automatiserar uppgifter som PDF-sammanfattningar. Du kan ladda upp din egen kunskapsbas till ChatGPT-agentläget och få den att generera utdata som endast använder din kunskapsbas. Den här funktionen är särskilt effektiv för att automatisera repetitiva uppgifter som dataanalys, dokumentation, sammanfattning och översättning.

Ladda upp filer

Med de senaste uppdateringarna av ChatGPT är det nu möjligt för dig att ladda upp filer direkt och träna ChatGPT på PDF-filer. Även om det inte fungerar lika bra med längre filer och inte kan hämta allt med 100% noggrannhet, är det fortfarande ett steg framåt. Du kan också ansluta dina dokument till Microsoft OneDrive och Google Drive istället för att ladda upp filer till ChatGPT. Om du lagrar dina dokument i någon av dessa två molntjänster kommer den här funktionen att vara användbar för dig!

När du använder ChatGPT med GPT-4o-modellen är det möjligt att sammanfatta PDF-filer som är upp till 25 000 ord långa. Det är dock värt att notera att när GPT-4o-modellen först tillkännagavs hävdade vissa användare att den till och med kunde hantera inmatningar på upp till 30 000 ord. Med tiden beslutade OpenAI att minska gränsen för inmatningstecken för GPT-4o-modellen till 20,00. Faktum är att vissa användare rapporterar att de upplever problematiska utdata även med inmatningar på endast 15 000 tecken när de använder GPT-4o-modellen.

Om du vill använda ChatGPT för att träna AI på långa dokument måste du följa den metod som beskrivs i föregående avsnitt i den här artikeln. Det innebär att man delar in PDF-filen i sektioner, sammanfattar varje sektion och sedan kombinerar dessa sammanfattningar innan man slutligen sammanfattar dem igen med ChatGPT. 

Men om du tycker att den här processen är för klumpig rekommenderar vi att du använder alternativa AI-verktyg som ZenoChat . Med ZenoChat kan du snabbt och effektivt sammanfatta dina PDF-filer utan att behöva upprepa dessa tråkiga steg.

Dessutom kan du skapa flera kunskapsbaser som består av flera dokument och du kan hämta data kollektivt.

Bättre lösning för att träna AI på anpassade data: TextCortex

Den här är mycket enklare och kräver bara lite tid för bearbetning av dokument eller anpassade URL-adresser.

1. Navigera till TextCortex webbapplikation. Där klickar du på fliken "Knowledge Bases" och trycker på knappen "+New"

Tänk också på att om du har några uppladdade filer som du inte har lagt till i någon kunskapsbas ännu, hittar du dem på fliken "Uppladdningshistorik".

2. Ge din kunskapsbas ett coolt namn och ställ in åtkomstinställningar om du vill. Du kan hålla den privat eller dela den med hela ditt team.

3. När du har skapat din kunskapsbas kommer du att se en enhetsliknande vy där du kan ladda upp filer, webbadresser, ljudtranskription eller ansluta dina databaser som Google Drive, Microsoft OneDrive, Notion, Dropbox, Confluence och mer. Tänk på att alla filer behandlas av TextCortex utan användning av tredje part. Se vår artikel "Hur vi hanterar data på TextCortex" för mer information.

Tips: Du kan också infoga flera filer för att möjliggöra massuppladdning.

4. När dina filer har laddats upp, gå över till ZenoChat och leta reda på knappen "Kunskap ". Genom att slå på den kan du välja mellan flera kunskapsbaser som basinformation för AI-svar.

Nu är det klart! Nu är du redo att utnyttja den fulla kraften i vår nya funktion Knowledge Bases. Gå vidare och skapa flera kunskapsbaser för en mängd olika ändamål.

Här är ett litet exempel på vad du kan göra med den! ⬇️

Proffsrådgivning:

Se till att vara mycket specifik när du ställer frågor till din AI. Kom ihåg att din AI är lika kapabel som din vägledning; ju mer specifika instruktioner du ger, desto bättre resultat kommer du att få tillbaka.

TextCortex automatisering av arbetsflöden

TextCortex erbjuder också automatisering av repetitiva och monotona uppgifter till alla sina användare, inklusive företag. Med TextCortex AI-agenter kan du automatisera alla repetitiva arbetsflöden i ditt företag och spara tid! TextCortex AI-agent arbetar integrerat med din kunskapsbas och kan slutföra uppgifter med hjälp av dina interna data. Med hjälp av TextCortex AI-agentfunktion kan du till exempel bygga en assistent som automatiserar HR-chefens uppgifter och hjälper dig att spara tid.

Människor frågade också

Kan jag använda ChatGPT med mina egna data?

Ja, du kan använda ChatGPT genom att ladda upp dina egna dataset. För att använda ChatGPT med dina egna data behöver du bara hitta filuppladdningsikonen i chattrutan och sedan ladda upp filen eller ansluta dina kunskapsbaser.

Hur tränar jag ChatGPT på anpassade data?

Det finns två metoder för att träna ChatGPT med anpassade data. Den första är att ansluta ChatGPT-agentläget till din kunskapsbas. Den andra metoden är att manuellt ladda upp en fil till ChatGPT.

Kan vi träna en chatbot med dina egna data?

För att träna en AI-chatbot med anpassade data måste du ta reda på om den är tillgänglig för finjustering. Du kan träna AI-chattbottar som TextCortex, ChatGPT och Gemini med dina egna data.