Una de las preguntas más preciadas es el como aprovechar las fortalezas de la IA para tu negocio y en especial como conseguir que un chatbot propio sea capaz de dar respuestas a tus clientes usando GPT de OpenAI.
Seguramente, para realizar estas tareas necesites tanto a un data scientist como a un data engineer o a un profesional capaz de actuar con ambas cualidades profesionales.
Vamos a definir cada uno de los cinco pasos necesarios a continuación:
Recopilar y reprocesar datos
El primer paso es recopilar y preprocesar los datos que se usarán para entrenar el chatbot: desde incluir registros de conversación, consultas de usuario y respuestas de un chatbot de servicio al cliente o un agente humano de servicio al cliente.
Deberás limpiar y preprocesar los datos para eliminar cualquier información irrelevante o sensible y prepararlos para el entrenamiento.
Entrenar un modelo GPT
A continuación, deberás entrenar un modelo GPT en los datos preprocesados. GPT es un tipo de modelo de lenguaje basado en transformadores que se ha preentrenado en un gran conjunto de datos y se puede ajustar finamente para tareas específicas.
Puedes usar un modelo GPT preentrenado y ajustarlo finamente para tu chatbot, o puedes entrenar un nuevo modelo GPT desde cero.
Ajuste fino del modelo
Una vez que haya entrenado el modelo GPT, puede ajustarlo aún más agregando capas adicionales o entrenando en un conjunto de datos más grande. Esto ayudará al modelo a comprender mejor el contexto y el lenguaje específicos utilizados en tu chatbot.
Prueba y evalúa el modelo
Después de entrenar y ajustar finamente el modelo, deberías probarlo en un conjunto de datos separado para evaluar su rendimiento. Puedes usar métricas como precisión, precisión y recuperación para evaluar la habilidad del modelo para generar respuestas adecuadas a las consultas de los usuarios.Despliegue del modelo.
Implementación del modelo
Finalmente, puedes implementar el modelo entrenado y ajustado finamente en una aplicación o plataforma de chatbot, como Facebook Messenger o Slack, para interactuar con los usuarios en tiempo real.