ChatGptに似た小さなバージョンのチャットボットを作成するには、次の手順を実装する必要があります。

テキストのデータセットを収集して前処理して、モデルをトレーニングします。このデータセットは、コヒーレントとコヒーレントの応答を生成するのに十分なコンテキストをモデルに提供するのに十分な大きさである必要があります。

モデルアーキテクチャを選択して実装します。GPT-3は、自然言語処理タスクに効果的であることが示されているニューラルネットワークの一種であるトランスアーキテクチャに基づいています。

収集したデータセットでモデルをトレーニングします。このステップでは、パフォーマンスを最適化するために、レイヤー数やレイヤーあたりのニューロンの数など、さまざまなモデルのハイパーパラメーターを調整することが含まれます。

モデルがトレーニングされたら、プロンプトを入力し、応答を生成するように依頼することでテストできます。ビーム検索またはサンプリング方法を使用して、複数の応答を生成することもできます。

最後に、ユーザーが対話できるようにするアプリケーションまたはWebサイトにチャットボットを統合します。
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.