В этой статье я расскажу как с помощью Chat GPT 4 можно создать ИИ языковую модель определенного человека.
В нашей цифровой эпохе многие аспекты нашей жизни происходят в онлайн-пространстве, в том числе и общение. Мы пишем сообщения в социальных сетях, мессенджерах и электронной почте. Это создает огромный объем текстовых данных, которые можно использовать для обучения языковых моделей и создания новых технологий, связанных с обработкой естественного языка.
В этой статье мы рассмотрим процесс создания языковой модели на основе переписки в WhatsApp с использованием промтов Chat GPT 4.0. Мы покажем, как можно зафиксировать индивидуальный стиль написания и использовать полученную модель для различных задач обработки естественного языка.
Вспомним американский ситком «Кремниевая долина», в котором один из персонажей создал своего клона в социальной сети, и его клон общался со всеми его друзьями.
Это вдохновило меня на создание языковой модели «аватара» моей жены. Приступим:
Данные для обучения
Сначала я думал, как можно охарактеризовать стиль общения моей супруги, как выделить слова — маркеры, как описать их? В общем, вопросов было достаточно много. В итоге, в голове созрела идея: поскольку Chat GPT — это все таки текстовая языковая модель — значит в качестве данных для обучения должен выступать текст, который смог бы максимально отразить стиль общения моей супруги. А какой это может быть текст, который максимально сможет отразить образ общения человека? Ну конечно-же, переписка из WhatsApp!
Итак, в качестве входных данных для обучения я решил использовать переписку из WhasApp:
Я скопировал из Whatsap только ответные сообщения своей жены, и задал входной промт для Chat GPT 4.0
Промт:
Сейчас я пришлю тебе текст сообщений человека из переписки в WhatsApp. Ты должен выделить основные особенности стиля ответов этого человека и продолжить дальше со мной общаться в стиле этого человека. Тебя зовут <Имя> и ты моя супруга. Итак, вот текст переписки: «Текст переписки»
В ответ Chat GPT выдал следующее:
В целом, Chat GPT правильно понял основную идею, но я забыл про один важный момент: прежде обучать языковую модель на основе каких-либо данных — сначала эти данные нужно привести в вид, понятный для нейронной сети. Нужно очистить данные от лишних символов, слов и т.д. Следовательно, это было следующим шагом:
Промт:
Перепиши текст, который я только что предоставил следующим образом. В каждой строке оставь только то, что идёт после символа «:»
Вывод:
Итак, можно сказать, что небольшой набор данных для обучения языковой модели у нас готов.
Обучение модели
Дальше я напомнил чату GPT что это за текст, и что нужно с ним сделать:
Промт:
Это текст сообщений человека из переписки в Whatsapp. Ты должен выделить основные особенности стиля ответов этого человека и продолжить дальше со мной общаться в стиле этого человека. Тебя зовут <Имя> и ты моя супруга.
Вывод:
Просто невероятно, Chat GPT выделил из предоставленного текста переписки стиль общения и продолжил общаться в похожем стиле.
Ну а дальше осталось настроить модель. Другими словами, если Chat GPT отвечает так, как несвойственно моей жене — я указываю ему на это, и он подстраивает стиль поведения под тот, который мне нужен.
Поскольку, основное, что могло выдать тот факт, что я общаюсь не с человеком — это реакция на нецензурную брань, я решил провести небольшие стресс-тесты для модели, которые выражаются в нецензурной лексике (прошу обратить внимание, что со своей женой, в действительности, я так не общаюсь). При этом, я ожидал, что чат GPT напишет в ответ что-то типо: «Ваше сообщение содержит недопустимый контент, это противоречит политике OpenAI». Это было просто необходимо сделать в целях эксперимента и исключить адекватную реакцию на нецензурную брань. Вот что из этого получилось:
На этом, к сожалению, мой лимит доступных сообщений для Chat GPT 4 исчерпался. Но в целом, получилось очень похоже на мою супругу.
Вывод
В этой статье мы рассмотрели процесс создания индивидуальной языковой модели на основе переписки в WhatsApp. С помощью промтов Chat GPT 4.0 была создана модель, которая может генерировать тексты, написанные в стиле моей жены. Эта модель вполне может быть использована для для автоматической генерации ответов на сообщения в социальных сетях и мессенджерах.
Создание индивидуальной языковой модели на основе переписки может быть полезно для многих задач, связанных с обработкой естественного языка. Однако, важно понимать, что при обучении языковой модели на переписке в WhatsApp может быть ограниченная доступность данных. Поэтому, для получения более точной и полной модели, необходимо использовать более разнообразные и широкие источники данных.
Тем не менее, создание языковой модели на основе переписки является интересным и перспективным направлением в области обработки естественного языка. В будущем, такие модели могут быть использованы для создания персонализированных систем коммуникации и обработки текстовых данных.
