この記事ではbubbleを使ってカスタマイズのAIを作る方法について紹介します。bubbleで独自のデータセットと連携することで、ChatGPTに特定の知識を補填して、精度の高いAIの構築が実現します。RAG構築をしてカスタマイズのAIを作ります。
私は新しいAIモデルを作成し、そのモデルが正しいかどうかを確かめたかった。次のモデルを選びました： このモデルはChatGPTデータセットから構築され、モデルのトレーニングに使用されました： テストセットを作成し、最も良い結果を出すモデルを見つけようとしました。最も良いと思われるモデルは1つしか見つかりませんでした。そのモデルはテストセットを正確に解くことはできませんでしたが、非常に近いものでした。これは、そのモデルがデータセットの他の問題を解くのに十分な一般性を持っていなかったことを意味します。しかし、このモデルはコードを変更することなく、他の問題に簡単に一般化することができます。 私はこのようなモデルをデータセットの様々な問題に使うことができます。このモデルのために私がコンパイルしたスクリプトは、ここにあります。 ChatGPTについてもっと知りたい方は、Ben Shneidermanのプレゼンテーションを見ることをお勧めします。このプレゼンテーションの最後のスクリプトはこちらです。 より完全なスクリプトは、このファイルのコードからコンパイルしたこのスクリプトをお勧めします。このスクリプトは、ChatGPTデータセットで新しいAIを書く方法のチュートリアルとして使えます。 ぜひChatGPTについてもっと学んで、これらの問題を解決してみてください。 Update：AIを解くためにChatGPTで使ったコードとモデルの詳細について、フォローアップ記事を書きました