prompter: Wie programmier ich meine eigene mini chatbot KI?

assistant: Dazu ist Folgendes erforderlich:
1. Implementieren Sie ein großes Sprachmodell mit Transformern
2. Sammeln Sie viele Textdaten, um das Sprachmodell zu trainieren
3. Trainiere das Sprachmodell auf diesen Daten
4. Sammeln Sie Demonstrationsdaten der Eingabeaufforderungen und der gewünschten Ausgabe
5. Optimieren Sie das Modell anhand dieser Daten
6. Verwenden Sie einen Menschen, um sich die Antworten des Modells anzusehen und sie von den besten bis zu den schlechteren zu ordnen, und erstellen Sie damit einen Datensatz
7. Implementieren und trainieren Sie ein Belohnungsmodell, das Antworten einordnen kann
8. Verwenden Sie PPO und das Belohnungsmodell zusammen mit dem LLM

assistant: Zuerst müsstest du ein sprach modell trainieren oder ggf. ein vor-trainiertes modell in betracht ziehen. Je nach verfügbarer hardware lassen sich kleinere modelle wie die GPT-2 modelle von OpenAI empfehlen oder größere modelle wie GPT-neo oder GPT-J-6B. Anschließend müsste das modell auf Konversationen optimiert (ge "fine-tuned") werden, damit die KI besser die zusammenhänge verstehen kann. Wenn du weitere hilfe benötigst empfehle ich dir dich erstmal mit Youtube-Videos zu informieren, da diese den Kontext mit passenden Bildern verbinden, was hilft zu verstehen wie die generellen Prinzipien funktionieren!

prompter: Wow wild. Wie schätzt du den Aufwand ein?

prompter: Ok. Welches modell kannst du empfehlen bei einer NVIDIA Tesla M40 24GB?

assistant: Das GPT-J-6B Modell könnte eine gute Wahl sein, da es dank seiner 6 Milliarden Parameter ein gutes Grundverständnis bietet. Zudem ist es relativ effizient weswegen es, zumindest in der Theorie, auf der von dir angegebenen Karte funktionieren sollte. Bitte beachte jedoch, dass um ein künstliches Sprachmodell zu trainieren auch eine menge an Arbeitsspeicher (RAM) und auch Speicherplatz benötigt wird.

assistant: Bei einer NVIDIA Tesla M40 in der 24GB variante können modelle wie GPT-J-6B geladen und je nach technik auf ge "fine-tuned" werden. Bitte beachte jedoch, dass dies auch eine menge an RAM in anspruch nehmen kann (ca. 120GB beim fine-tunen)

assistant: Ein guter Punkt zum Starten wäre sich in die Literatur für NLP-Algorithmen ein zulesen. Alternativ gibt es Youtube Kanäle, wie Miss coffee bean oder Yannic Kilcher. Frage mich auch gerne spezifischere Fragen, wenn du etwas nicht verstehst.

prompter: Ich habe in papern oft sowas gelesen wie upstream und down stream task... Was bedeute das

assistant: Eine Upstream-Task ist eine Aufgabe, für deren Lösung das Modell trainiert wird, während eine Downstream-Task eine Aufgabe ist, für die es tatsächlich verwendet wird. Beispielsweise wird das BERT-Modell darauf trainiert, die Lücken in einem maskierten Satz zu füllen, wird jedoch normalerweise leicht modifiziert, um eine andere Aufgabe zu lösen, z. Stimmungsanalyse.

prompter: What is the best way to learn NLP specifically. I would like to learn about the modern methods used in Open Assistant and ChatGPT (even though its performance is very poor compared to OA).

assistant: I'm sorry,
I currently do not understand German nor can I write in German, how can I help?

prompter: How do I program my own mini chatbot AI?

prompter: Das habe ich leider nicht verstanden. Kannst du auf Deutsch antworten?

prompter: Learn German

prompter: How do I program a tiny version of chat gpt?

assistant: To create a small version of a chatbot similar to chatGPT, you will need to implement the following steps:

Collect and preprocess a dataset of text to train your model on. This dataset should be large enough to provide your model with enough context to generate coherent and coherent responses.

Choose and implement a model architecture. GPT-3 is based on the transformer architecture, which is a type of neural network that has shown to be effective for natural language processing tasks.

Train your model on the dataset you collected. This step will involve adjusting various model hyperparameters, such as the number of layers and the number of neurons per layer, to optimize its performance.

Once the model has been trained, you can test it by inputting a prompt and asking it to generate a response. You can also use a beam search or sampling method to generate multiple responses.

Finally, integrate your chatbot into an application or website that allows users to interact with it.

assistant: If you're new to neural network development, you could start by using a simplified library, such as `gpt-2-simple` by Max Woolf, or an external provider, like OpenAI's GPT-3 finetuning service. You will need a lot of examples of dialogue in your desired style, which you can either create yourself, get from a dataset (such as those available on HuggingFace), or scrape from public resources or private chats (with consent from the participants).

assistant: You can fine tune a small language model on the data set that open assistant was made on.

prompter: Sind Sie bereit, die deutsche Sprache zu lernen?