Como ensinar o ChatGPT a responder perguntas específicas da sua empresa.

Todos nós ficamos impressionados com o poder do ChatGPT. Ele parece saber tudo. No entanto, assim como Einstein, o ChatGPT não nasceu com todo esse conhecimento - ele precisou aprender. E você pode ensiná-lo a realizar tarefas específicas para sua empresa.

Imagine que você trabalha respondendo chamados de suporte em uma empresa. Esses chamados geralmente envolvem dúvidas e problemas relacionados ao sistema desenvolvido pela sua empresa, então perguntar ao ChatGPT não seria útil, já que ele não conhece sua empresa ou seu sistema. Mas a boa notícia é que ele pode aprender! E é sobre isso que falaremos neste artigo.

Então, como você pode ensinar o ChatGPT a responder às perguntas específicas da sua empresa? Em resumo simplificado, você coleta todas as perguntas e respostas dos chamados dos últimos anos, além de toda a documentação do sistema, FAQs, etc. Então, você "alimenta" o ChatGPT com todas essas informações, como se dissesse: "Aqui está, ChatGPT, é assim que trabalhamos".

Agora, o ChatGPT possui o conhecimento de todos os funcionários da sua empresa, seja em contabilidade, atendimento ao cliente, abertura de contas, vendas, e muito mais. Basta conectar o ChatGPT ao seu sistema de abertura de chamados e impulsionar o crescimento da sua empresa ainda mais. Bem, não é exatamente assim, mas estamos quase lá. Vamos aos detalhes!

Sobre treinar e personalizar o modelo, aqui estão algumas etapas e exemplos:

Coleta de dados:

Reúna dados específicos da sua empresa, como perguntas frequentes, transcrições de bate-papos com clientes, scripts de atendimento e outros documentos relevantes. Certifique-se de que os dados estejam anonimizados e em conformidade com as políticas de privacidade e proteção de dados.

• Você pode utilizar o ChatGPT para auxiliar na criação de perguntas e respostas hipotéticas ou na geração de exemplos baseados em informações já disponíveis. Isso pode ser útil para complementar seus dados de treinamento.

Exemplos de Fontes de dados reais:

1. Registros de atendimento ao cliente: Transcrições de chats, emails e chamadas telefônicas podem fornecer informações valiosas sobre as interações dos clientes com sua empresa. Lembre-se de anonimizar e remover informações confidenciais para proteger a privacidade dos usuários.
2. Perguntas frequentes (FAQs): As perguntas frequentes, geralmente disponíveis no site da empresa, são uma fonte útil de informações sobre as dúvidas e preocupações mais comuns dos clientes.
3. Documentação e políticas internas: Documentos internos, como manuais de treinamento, políticas e procedimentos, podem fornecer informações úteis sobre o funcionamento da sua empresa e ajudar a personalizar o modelo do ChatGPT.
4. Feedback dos funcionários: Os funcionários que interagem diretamente com os clientes, como a equipe de atendimento ao cliente, podem fornecer informações valiosas sobre as perguntas e problemas comuns que os clientes enfrentam. Essas informações podem ser coletadas por meio de pesquisas, reuniões ou sistemas de gerenciamento de feedback.

Pré-processamento e formatação:

Limpe e formate os dados para que sejam compatíveis com o formato de treinamento do ChatGPT. Isso pode incluir a remoção de informações confidenciais, a correção de erros gramaticais e a estruturação dos dados em formatos aceitos pelo modelo.

O ChatGPT é altamente flexível e pode trabalhar com diversos formatos de dados. Além dos pares de pergunta-resposta e do formato de conversação, você também pode utilizar outros formatos, como instruções e resumos. A escolha do formato depende do contexto e dos objetivos de treinamento do modelo para a sua empresa.

Aqui estão alguns exemplos de outros formatos de dados que podem ser usados:

Instruções:

Neste formato, você fornece uma instrução ao modelo e espera que ele gere um texto relevante e apropriado baseado na instrução. Isso pode ser útil para gerar conteúdo específico ou respostas detalhadas.

{
 "input": "Descreva os benefícios de ter uma conta poupança no Sicoob.",
  "output": "Os benefícios de ter uma conta poupança no Sicoob..."
}        

Resumos:

Neste formato, o modelo é treinado para gerar resumos ou extrair informações relevantes de textos maiores. Isso pode ser útil para simplificar informações complexas ou destacar pontos-chave.

{
 "input": "Resuma os principais serviços oferecidos pelo Sicoob.",
 "output": "O Sicoob oferece diversos serviços financeiros, incluindo contas correntes e poupança, empréstimos e financiamentos, cartões de crédito e débito, investimentos, seguros, previdência privada e soluções empresariais para micro, pequenas e médias empresas."
}        

Pares de perguntas e respostas:

Estruture os dados em pares de perguntas e respostas ou em um formato de conversação.

{
    "input": "Como posso solicitar um empréstimo no Sicoob?",
    "output": "Para solicitar um empréstimo no Sicoob, entre em contato com a sua agência, acesse o Internet Banking ou o aplicativo móvel. Um representante do banco fornecerá informações sobre os tipos de empréstimos disponíveis e os requisitos para solicitação."
}        

Conversação:

Neste formato, os dados são estruturados como uma sequência de mensagens em uma conversa. Cada mensagem é atribuída a um "usuário" ou ao "assistente". Isso permite ao modelo entender o contexto das perguntas e respostas e aprender a gerar respostas mais relevantes e coerentes com base no histórico da conversa.

Este formato é útil quando se deseja treinar o modelo para lidar com conversas dinâmicas e contínuas, onde as informações trocadas nas mensagens anteriores podem ser relevantes para as respostas subsequentes.

    {
        "role": "user",
        "content": "Quais são os tipos de empréstimos oferecidos pelo Sicoob?"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "O Sicoob oferece diversos tipos de empréstimos, como crédito pessoal, crédito consignado, financiamento imobiliário e de veículos, crédito rural, entre outros."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Como faço para solicitar um financiamento imobiliário?"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "Para solicitar um financiamento imobiliário no Sicoob, entre em contato com a sua agência, acesse o Internet Banking ou o aplicativo móvel. Um representante do banco fornecerá informações sobre os requisitos, taxas e condições para o financiamento imobiliário."
    }
]

[        

Ao utilizar o formato de conversação, você ensina o modelo a entender e responder a perguntas e declarações em um contexto de conversa, tornando-o mais eficiente e útil no gerenciamento de diálogos com usuários em tempo real.

Treinamento e ajuste fino:

O treinamento e ajuste fino do ChatGPT para sua empresa envolve o uso de dados específicos e relevantes para ensinar o modelo a fornecer respostas mais precisas e contextualizadas. O processo geralmente segue estas etapas:

Preparação dos dados:

Antes de começar o treinamento, certifique-se de que seus dados estejam pré-processados, limpos e formatados adequadamente (por exemplo, em pares de pergunta-resposta, instruções ou outros formatos compatíveis). Os dados devem ser salvos em um formato de arquivo aceito, como JSON ou CSV.

Divisão dos dados:

Separe os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste. O conjunto de treinamento é usado para ajustar o modelo, enquanto o conjunto de validação ajuda a ajustar os hiperparâmetros e evitar o sobreajuste. Por fim, o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho do modelo após o treinamento e ajuste fino.

Aqui está um exemplo simplificado de como treinar e ajustar um modelo GPT:

# Instalar a biblioteca Transformer
!pip install transformers


# Importar bibliotecas necessárias
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, GPT2Config
from transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling
from transformers import Trainer, TrainingArguments


# Configurar e carregar o tokenizador, modelo e dataset
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
config = GPT2Config.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", config=config)


train_dataset = TextDataset(
    tokenizer=tokenizer,
    file_path="path/to/your/training_data.txt",
    block_size=128
)


# Configurar os hiperparâmetros de treinamento
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
    logging_steps=500,
    logging_dir="./logs",
)


# Configurar o Trainer
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizer, mlm=False,
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    data_collator=data_collator,
    train_dataset=train_dataset,
)


# Iniciar o treinamento
trainer.train()


# Salvar o modelo treinado
trainer.save_model("./trained_model")

s        

Neste exemplo, usamos a biblioteca Hugging Face Transformers para carregar o modelo GPT-2 e o tokenizador. Em seguida, carregamos o dataset de treinamento a partir de um arquivo de texto chamado "training_data.txt". Os hiperparâmetros de treinamento são configurados usando a classe TrainingArguments.

O Trainer é configurado com o modelo, os argumentos de treinamento, o dataset e um DataCollator para lidar com o agrupamento e mascaramento de tokens durante o treinamento. O treinamento é iniciado usando trainer.train() e o modelo treinado é salvo na pasta "trained_model".

Carregamento do modelo e dos dados:

Após criar o modelo treinado (trained_model), você precisará hospedá-lo em um ambiente de produção para que ele possa ser acessado e utilizado pelos aplicativos da sua empresa. Neste exemplo, eu vou te mostrar como fazer isso usando.

• Instale as bibliotecas necessárias:

pip install transformers flask        

• Crie um arquivo Python (por exemplo, app.py) com o seguinte código:

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer


app = Flask(__name__)


# Carregar o modelo e o tokenizador
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("./trained_model")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")


# Rota para gerar respostas do ChatGPT
@app.route("/generate", methods=["POST"])
def generate():
    input_text = request.json["input_text"]
    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=150, num_return_sequences=1)
    output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({"output_text": output_text})


if __name__ == "__main__":
    app.run()        

Neste exemplo, estamos usando o Flask para criar uma API que carrega o modelo treinado e expõe uma rota /generate que aceita solicitações POST com texto de entrada. O texto é processado pelo modelo e a resposta gerada é retornada como JSON.

• Inicie o servidor Flask:

python app.py        

• Para testar a API, você pode usar o curl ou qualquer cliente HTTP para enviar uma solicitação POST para a rota /generate:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"input_text": "Qual é o horário de funcionamento do banco?"}' http://127.0.0.1:5000/generate        

Depois de ter hospedado o modelo treinado e configurado a API, você pode integrá-lo aos aplicativos e sistemas da sua empresa.

Você pode escalar o serviço usando soluções de hospedagem em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure.

Configuração dos hiperparâmetros:

A configuração dos hiperparâmetros é uma parte essencial do processo de treinamento e ajuste fino de modelos de aprendizado de máquina, como o ChatGPT. Os hiperparâmetros são variáveis que controlam o processo de treinamento e afetam o desempenho e a qualidade do modelo. Algumas das principais variáveis de hiperparâmetros incluem:

• Taxa de aprendizado (learning rate): É um fator de escala que determina a magnitude das atualizações de peso durante o treinamento. Uma taxa de aprendizado muito alta pode levar a instabilidade e falta de convergência, enquanto uma taxa muito baixa pode resultar em um treinamento muito lento. É comum usar taxas de aprendizado adaptativas que começam com um valor maior e diminuem ao longo do tempo.
• Tamanho do lote (batch size): É a quantidade de amostras usadas para calcular o gradiente antes de atualizar os pesos do modelo. Um tamanho de lote maior pode levar a uma convergência mais rápida, mas também pode aumentar o uso da memória e tornar o treinamento menos estável. Tamanhos de lote menores podem resultar em uma convergência mais lenta, mas geralmente são mais eficientes em termos de memória e podem levar a modelos com melhor generalização.
• Número de épocas (epochs): É o número de vezes que o algoritmo de treinamento processa todo o conjunto de treinamento. Treinar o modelo por mais épocas geralmente resulta em um desempenho melhor, mas também aumenta o tempo de treinamento e o risco de sobreajuste (overfitting).
• Regularização (regularization): São técnicas usadas para reduzir o sobreajuste, como a L1 e L2, que adicionam termos de penalidade aos pesos do modelo. Outra técnica comum de regularização é o dropout, que consiste em desativar aleatoriamente uma fração dos neurônios durante o treinamento.
• Decaimento do peso (weight decay): É uma técnica de regularização que ajuda a prevenir o sobreajuste, adicionando uma penalidade L2 aos pesos do modelo. O decaimento do peso é um hiperparâmetro que controla a magnitude dessa penalidade.

A escolha dos hiperparâmetros pode afetar significativamente o desempenho e a qualidade do modelo. Ajustar os hiperparâmetros geralmente envolve experimentar várias combinações e avaliar seu impacto no desempenho do modelo. Existem várias abordagens para otimização de hiperparâmetros, incluindo pesquisa em grade (grid search), pesquisa aleatória (random search) e otimização bayesiana (Bayesian optimization).

Treinamento e ajuste fino:

Inicie o processo de treinamento e ajuste fino do modelo. Durante essa etapa, o ChatGPT aprenderá com os dados fornecidos e se adaptará para fornecer respostas mais relevantes e contextualizadas para o domínio da sua empresa. O tempo de treinamento pode variar dependendo do tamanho do conjunto de dados e dos recursos computacionais disponíveis.

Os recursos computacionais necessários para treinar e ajustar modelos de linguagem, como o ChatGPT, dependem de vários fatores, incluindo o tamanho do modelo, o tamanho do conjunto de dados e o desempenho desejado. Aqui estão algumas considerações gerais sobre os recursos computacionais necessários:

Hardware:

• GPU: O treinamento de modelos de linguagem geralmente é realizado em GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) devido ao seu desempenho superior em operações de álgebra linear, que são comuns no treinamento de redes neurais. GPUs como NVIDIA Tesla V100, A100, GeForce RTX 30 Series e outras GPUs compatíveis com CUDA são recomendadas para treinamento e ajuste fino.
• CPU: Além de uma GPU de alto desempenho, é importante ter uma CPU (Unidade Central de Processamento) capaz de lidar com tarefas de pré-processamento e pós-processamento de dados, bem como o gerenciamento geral do treinamento. Recomenda-se ter pelo menos um processador de vários núcleos com alta frequência de clock.
• Memória: A quantidade de memória necessária depende do tamanho do modelo e do conjunto de dados. Recomenda-se ter pelo menos 16 GB de RAM, embora 32 GB ou mais possam ser necessários para conjuntos de dados maiores e modelos mais complexos.

Recursos em nuvem:

• Se sua empresa não possui os recursos computacionais necessários internamente, você pode considerar usar serviços de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure. Esses serviços oferecem acesso a GPUs de alto desempenho, armazenamento escalável e outras ferramentas e recursos necessários para treinar e ajustar modelos de linguagem..

O treinamento e o ajuste fino de modelos de linguagem podem exigir recursos computacionais significativos e podem levar um tempo considerável para serem concluídos. É importante monitorar o progresso do treinamento e ajustar os hiperparâmetros e recursos conforme necessário para otimizar o desempenho e a qualidade do modelo.

Avaliação e ajustes:

Após o treinamento e ajuste fino, avalie o desempenho do modelo usando o conjunto de teste. Verifique a qualidade das respostas e o grau de contextualização. Se o modelo não atender às suas expectativas, ajuste os hiperparâmetros ou refine seus dados e repita o treinamento.

Após o treinamento e ajuste fino de um modelo de linguagem, é importante avaliar seu desempenho usando um conjunto de teste. O conjunto de teste é um conjunto de dados separado do conjunto de treinamento e validação que não foi usado durante o treinamento. Ele ajuda a estimar a capacidade de generalização do modelo treinado.

Aqui estão algumas etapas para avaliar o desempenho do seu modelo usando um conjunto de teste:

• Preparar o conjunto de teste: Certifique-se de que seu conjunto de teste seja representativo do domínio de aplicação e seja suficientemente grande para fornecer uma avaliação confiável do desempenho do modelo. Ele deve consistir em pares de perguntas e respostas ou outros formatos relevantes para o seu caso de uso.
• Carregar o modelo treinado: Carregue o modelo treinado e ajustado usando as bibliotecas e funções apropriadas, como GPT2LMHeadModel.from_pretrained() e GPT2Tokenizer.from_pretrained() do Hugging Face Transformers.
• Tokenizar e processar o conjunto de teste: Use o tokenizador para converter o conjunto de teste em um formato adequado para o modelo, como tensores de entrada e saída.
• Gerar previsões: Alimente as entradas do conjunto de teste no modelo treinado e gere previsões. Para o GPT-2 e outros modelos de linguagem, isso geralmente envolve o uso do método model.generate().
• Calcular métricas de avaliação: Compare as previsões do modelo com as respostas esperadas (ground truth) no conjunto de teste e calcule métricas de avaliação relevantes.
• Analisar resultados e ajustar conforme necessário: Examine os resultados das métricas de avaliação e identifique áreas onde o modelo pode ser melhorado. Isso pode envolver ajustar os hiperparâmetros, adicionar mais dados de treinamento, modificar a arquitetura do modelo ou realizar outros ajustes.

Implantação:

Uma vez que você esteja satisfeito com o desempenho do seu modelo treinado e ajustado, é hora de implantá-lo em produção.

Aqui estão algumas etapas gerais para ajudá-lo a implantar seu modelo:

Salvar e exportar o modelo: Salve o modelo treinado e ajustado, incluindo os pesos e a configuração do modelo, em um formato que possa ser carregado e usado em produção. Com bibliotecas como Hugging Face Transformers, você pode usar o método save_pretrained() para salvar seu modelo.

Preparar o ambiente de produção: Configure o ambiente de produção com os recursos computacionais necessários e instale todas as bibliotecas, frameworks e dependências relevantes. Isso pode incluir TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers e outras bibliotecas relacionadas.

Implementar um serviço de API: Crie um serviço de API (Application Programming Interface) para permitir que outros sistemas e aplicativos interajam com seu modelo. Este serviço pode ser implementado usando frameworks como Flask, FastAPI ou Django para criar endpoints que aceitam solicitações e retornam respostas do modelo. O serviço de API deve ser capaz de lidar com a tokenização e o processamento de texto, bem como a interação com o modelo.

Carregar o modelo no ambiente de produção: Carregue o modelo treinado e ajustado no ambiente de produção usando funções como from_pretrained() e certifique-se de que ele funcione conforme o esperado.

Testar e validar o serviço de API: Realize testes para garantir que o serviço de API esteja funcionando corretamente e retorne as previsões corretas do modelo. Isso pode incluir testes unitários, testes de integração e testes de carga.

Monitorar e ajustar o desempenho: Implemente monitoramento e registro para acompanhar o desempenho do modelo em produção. Isso pode ajudá-lo a identificar problemas, ajustar o modelo conforme necessário e garantir que ele continue a atender às expectativas.

Escalar e otimizar o modelo: Se necessário, ajuste a infraestrutura de produção para lidar com a carga esperada e otimize o desempenho do modelo. Isso pode incluir o uso de GPUs ou TPUs (Tensor Processing Units) para acelerar inferências, a implementação de cache para reduzir a latência e a utilização de balanceadores de carga para distribuir solicitações.

Atualizar e manter o modelo: Periodicamente, revise o desempenho do modelo e considere atualizá-lo com novos dados ou ajustes para manter sua relevância e precisão. Isso pode incluir a coleta de feedback dos usuários, a adição de novos dados de treinamento ou a realização de ajuste fino adicional.

Em conclusão, o ChatGPT é uma ferramenta poderosa que pode ajudar empresas a melhorar a eficiência e a qualidade do atendimento ao cliente, além de automatizar tarefas repetitivas e rotineiras. No entanto, para que o ChatGPT seja efetivo, é necessário treiná-lo com dados relevantes e específicos do domínio da empresa, além de ajustar seus hiperparâmetros e recursos computacionais adequadamente. Ao fazer isso, o ChatGPT pode fornecer respostas mais precisas e contextualizadas, aumentando a satisfação do cliente e a eficiência do atendimento.

Embora a implementação do ChatGPT possa ser desafiadora, as recompensas em termos de economia de tempo e aumento de produtividade valem a pena. Com as ferramentas e recursos certos, qualquer empresa pode ensinar o ChatGPT a se tornar um membro valioso de sua equipe de atendimento ao cliente.

Mesmo que não haja restrições geográficas específicas para o Brasil em relação ao uso do ChatGPT, é importante verificar os Termos de Serviço e a Política de Uso da OpenAI, além de observar as leis e regulamentações locais aplicáveis ao uso da IA em serviços financeiros. As instituições financeiras devem cumprir as leis de proteção de dados (como a LGPD no Brasil) e as diretrizes regulatórias do Banco Central e outras agências governamentais.