Comment entraîner ChatGPT sur mon propre jeu de données ?

Comment puis-je utiliser ChatGPT pour la génération de contenu ?

Entraîner un modèle d’intelligence artificielle tel que ChatGPT sur votre propre jeu de données peut être une tâche stimulante et gratifiante. Dans cet article, nous allons vous guider à travers les étapes pour entraîner ChatGPT sur vos propres données. Nous utiliserons Python et la bibliothèque Hugging Face Transformers pour illustrer les étapes à suivre.

Prérequis :

Avant de commencer, assurez-vous d’avoir les éléments suivants :

  1. Python 3.6 ou supérieur
  2. La bibliothèque Hugging Face Transformers
  3. Un environnement de programmation (tel que Jupyter Notebook ou Google Colab)

Etape 1 : Installation des dépendances

Pour installer la bibliothèque Hugging Face Transformers, exécutez la commande suivante :

!pip install transformers

Etape 2 : Préparer le jeu de données

Il est important de préparer et de prétraiter vos données avant de les utiliser pour entraîner ChatGPT. Les données doivent être formatées en texte brut avec une phrase par ligne. Pour cet exemple, nous utiliserons un fichier CSV contenant des phrases.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
sentences = data['text'].tolist()

Etape 3 : Tokenisation des données

Le tokenisateur convertit les phrases en tokens qui peuvent être compris par le modèle. Vous devrez utiliser le tokenisateur spécifique à ChatGPT pour cette étape.

from transformers import GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

def tokenize(sentences):
    input_ids = []
    for sentence in sentences:
        tokens = tokenizer.encode(sentence, truncation=True, max_length=128)
        input_ids.append(tokens)
    return input_ids

input_ids = tokenize(sentences)

Etape 4 : Création du DataLoader

Le DataLoader permet de charger les données en lots pendant l’entraînement.

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class GPT2Dataset(Dataset):
    def __init__(self, input_ids):
        self.input_ids = input_ids

    def __len__(self):
        return len(self.input_ids)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.input_ids[idx]

dataset = GPT2Dataset(input_ids)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

Etape 5 : Configuration et entraînement du modèle

Après avoir préparé les données, il est temps de configurer et d’entraîner le modèle. Utilisez le modèle GPT2LMHeadModel pour la génération de texte.

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Config, AdamW
import torch

config = GPT2Config.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel(config)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-5)

num_epochs = 5

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        batch = torch.tensor(batch, dtype=torch.long).to(device)
        model.zero_grad()
        outputs = model(batch, labels=batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

        print(f"Epoch {epoch + 1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}")

Etape 6 : Sauvegarde du modèle entraîné

Après avoir entraîné le modèle, vous pouvez le sauvegarder pour l’utiliser ultérieurement.

model.save_pretrained("trained_chatgpt")
tokenizer.save_pretrained("trained_chatgpt")