GPT テクノロジーを強力で使いやすいチャットボットで提供することにより、ChatGPT は世界で最も人気のある AI モデルになりました。多くの人が、魅力的な会話を開始したり、質問に答えたり、創造的な提案を提供したり、プログラミングや執筆を支援したりするためにこれを使用しています。ただし、ChatGPT には個人的な長期使用のためにデータを保存できないという制限があり、主な欠点は、2021 年 XNUMX 月までナレッジ データで利用できることです。
あるいは、OpenAI と LangChain の API を使用して、2021 年以降に ChatGPT にカスタム データと更新情報を提供し、カスタム ChatGPT インスタンスを作成することもできます。確認する ChatGPT と Google Gemini: どちらのモデルがプログラミングに適していますか?
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カスタム データを使用して ChatGPT を作成する理由は何ですか?
ChatGPT にカスタム データをフィードし、知識の有効期限を過ぎても最新の情報を提供すると、通常どおり ChatGPT を使用するだけで多くの利点が得られます。そのうちのいくつかを次に示します。
- 特定の相互作用ChatGPT にカスタム データをフィードすることで、ユーザーはよりパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。モデルは、個々のユーザーや組織に関連する特定のデータセットでトレーニングでき、その結果、ユーザーや組織の固有のニーズや好みに合わせた応答が得られます。
- 分野に特化した経験: カスタム データの統合により、ChatGPT は特定の分野や業界に特化できます。業界固有の知識、用語、トレンドに基づいてトレーニングできるため、特定の分野でより正確かつ詳細な対応が可能になります。
- 最新かつ正確な情報: 最新情報にアクセスできるため、ChatGPT は最新の開発と知識を常に最新の状態に保つことができます。最近の出来事、ニュース、調査に基づいて正確な回答を提供できるため、より信頼できる情報源になります。
ChatGPT にカスタム データをプロビジョニングすることの重要性は理解できたので、ローカル コンピューターでそれを行う方法を段階的に説明します。
ステップ 1: 既製のアプリケーションとスクリプトをインストールしてダウンロードする
次の手順は Windows 10 または Windows 11 デバイスを対象としていることに注意してください。
ChatGPT にカスタム データを提供するには、最新バージョンの Python3、Git、Microsoft C++、および GitHub から ChatGPT 回復スクリプトをインストールしてダウンロードする必要があります。すでにいくつかのアプリケーションがコンピュータにインストールされている場合は、プロセス中に問題が発生しないように、必ず最新バージョンに更新してください。
インストールを開始します。
ダウンロードする：Python3 （無料）
ダウンロードする：Gitの （無料）
ダウンロードする：Microsoft ビジュアル ビルド ツール （無料）
Python3およびMicrosoft C++のインストールに関する注意事項
Python3 をインストールするときは、必ずオプションを選択してください python.exe を PATH に追加します クリックする前に 今すぐインストール。これにより、コンピュータ上の任意のディレクトリにある Python にアクセスできるようになるため、これは重要です。
Microsoft C++ をインストールする場合は、最初に Microsoft Visual Studio Build Tools をインストールする必要があります。インストールしたら、[C++ によるデスクトップ開発] オプションを選択し、右側のサイドバーですべてのオプション ツールが自動的に選択された状態で [インストール] をクリックします。
最新バージョンの Python3、Git、および Microsoft C++ がインストールされたので、Python スクリプトをダウンロードして、ローカルのカスタム データを簡単にクエリできます。
ダウンロードする：ChatGPT取得スクリプト （無料）
スクリプトをダウンロードするには、 CPコード 、次に選択します ZIPをダウンロード。これにより、Python スクリプトがデフォルトまたは指定されたディレクトリにダウンロードされます。
ダウンロードが完了したら、ローカル環境をセットアップできます。確認する ChatGPT を使用してストーリーテリングの技術を習得する方法.
ステップ 2: ローカル環境を準備する
環境をセットアップするには、ダウンロードした chatgpt-recovery-main フォルダーでターミナルを開く必要があります。これを行うには、chatgpt-recovery-main フォルダーを開き、右クリックして、 ターミナルで開く.
ターミナルが開いたら、次のコマンドをコピーして貼り付けます。
pip インストール langchain openai chromadb tiktoken 非構造化
このコマンドは、Python パッケージ マネージャーを使用して、必要な仮想 Python 環境を作成および管理します。
仮想環境を作成した後、OpenAI のサービスにアクセスするには、OpenAI から API キーを提供する必要があります。まずキー サイトから API キーを生成する必要があります オープンAI API クリックすることで 新しい秘密鍵を作成する 、キーに名前を追加し、ボタンを押します 秘密鍵を作成する.
文字列が提供されます。これは OpenAI API キーです。 API キーの横にあるコピー アイコンをクリックしてコピーします。 API キーは秘密にしておく必要があることに注意してください。実際に使用するつもりがない限り、他の人と共有しないでください。
コピーしたら、chatgpt-recovery-main フォルダーに戻り、メモ帳を使用して Constants ファイルを開きます。次に、プレースホルダーを API キーに置き換えます。ファイルを忘れずに保存してください。
これで、仮想環境が正常にセットアップされ、OpenAI API キーが環境変数として追加されました。これで、カスタム データを ChatGPT に提供できるようになりました。
ステップ 3: カスタム データを追加する
カスタム データを追加するには、すべてのカスタム テキスト データを chatgpt-recovery-main 内の Data フォルダーに配置します。テキストデータの形式は、PDF、TXT、DOC 形式のいずれかです。
上のスクリーンショットからわかるように、設定された個人用テーブルを含むテキスト ファイルと、私が書いた記事を追加しました。 AMD Instinct アクセラレータ 、および PDF ドキュメント。
ステップ 4: ターミナル経由で ChatGPT を使用して情報をクエリする
Python スクリプトを使用すると、Data and Internet フォルダーに追加したカスタム データから情報をクエリできます。言い換えれば、通常の ChatGPT バックエンドと、データ フォルダーにローカルに保存されているすべてのデータにアクセスできるようになります。
スクリプトを使用するには、次を実行します。 チャットgpt.py 次に、質問またはクエリを引数として追加します。
python chatgpt.py 「あなたの質問」
質問は必ず引用符で囲んでください。
ChatGPT にデータを正常に供給できたかどうかをテストするために、Sched.txt プロファイルに関する個人的な質問をしてみます。
モデルはうまくいきました！これは、ChatGPT が以前に提供されたプロファイルを読み取ることができたことを意味します。ここで、ナレッジ ベースのダウンタイムの日付のために ChatGPT が認識していない情報を ChatGPT に供給することに成功したかどうかを見てみましょう。
ご覧のとおり、ChatGPT ナレッジ ベースの終了日 -250 以降にリリースされた AMD Instinct MI3x について正しく説明されています。
専用の ChatGPT インスタンスの制限
GPT-3.5 カスタム データをフィードすると、LLM を実装して使用する方法がさらに広がりますが、いくつかの欠点と制限があります。
まず、すべてのデータを自分で提供する必要があります。ナレッジの有効期限が切れるまでは、すべての GPT-3.5 ナレッジにアクセスできます。ただし、追加データはすべて提供する必要があります。これは、GPT-3.5 がまだ知らないインターネット上の特定のトピックについてローカル モデルに知識を与えたい場合は、オンラインにアクセスして自分でデータをスクレイピングし、テキストとして chatgpt に保存する必要があることを意味します。リカバリメインデータフォルダ。
もう 1 つの問題は、ChatGPT のカスタム クエリは、直接 ChatGPT クエリと比較して読み込みに時間がかかることです。
最後に、現在入手可能な唯一のモデルは GPT-3.5 Turbo です。したがって、GPT-4 にアクセスできる場合でも、それを使用して独自のカスタム ChatGPT インスタンスを実行することはできません。確認する GPT-4 モデルをコアに統合したアプリケーションですが、どのように動作するのでしょうか?
パーソナライズされたチャットは素晴らしいですが制限があります
ChatGPT にカスタム データを提供することは、モデルを最大限に活用する効果的な方法です。この方法を使用すると、いくつかの制限はありますが、通常の ChatGPT と同じように、必要なテキスト データをフォームに入力して要求することができます。ただし、データを LLM と統合し、最新の GPT-4 モデルにアクセスすることが容易になるため、これは将来的に変更されるでしょう。閲覧できるようになりました AI ボットと会話していることを知らせます.
