Custom GPT API Entwicklung

13.06.2024

audiotechnik geschichte kurzefragen philosophie programmierung technik

Adrachin:

Wie ist das Vorgehen wenn ich openAI API nutzen will um einen custom GPT über die Möglichkeiten hinaus, welche die custom section in einem GPT zu bieten hat?

Was sind die Requirements?

LiquidGPT:

Um die OpenAI API zu nutzen, um einen benutzerdefinierten GPT zu erstellen, der über die Möglichkeiten der Custom-Section eines GPT hinausgeht, ist ein systematisches Vorgehen erforderlich. Hier sind die Schritte und Anforderungen, um dies zu erreichen:

Vorgehen

API-Zugang beschaffen:
- Registrieren Sie sich bei OpenAI und abonnieren Sie einen API-Plan, der Ihren Anforderungen entspricht.
- Holen Sie sich den API-Schlüssel aus dem OpenAI-Dashboard.
Umgebung einrichten:
- Stellen Sie sicher, dass Sie eine Entwicklungsumgebung mit Python eingerichtet haben, da die meisten API-Interaktionen in Python geschrieben werden.
- Installieren Sie notwendige Bibliotheken:
```
pip install openai
```

Grundlegende API-Interaktion:

Testen Sie die API mit einem einfachen Beispiel, um sicherzustellen, dass die Verbindung funktioniert:

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

response = openai.Completion.create(
  engine="davinci-codex",
  prompt="Was ist künstliche Intelligenz?",
  max_tokens=100
)

print(response.choices[0].text.strip())

Erstellen von Prompts:
- Entwickeln Sie maßgeschneiderte Prompts, die spezifische Anforderungen erfüllen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Formaten und Eingaben, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Fine-Tuning:
- Wenn die Standardmodelle nicht ausreichen, können Sie ein benutzerdefiniertes Modell trainieren. Dazu müssen Sie ein Dataset mit Beispielen erstellen, die das gewünschte Verhalten zeigen.
- Laden Sie das Dataset in das OpenAI-System hoch und führen Sie das Fine-Tuning durch:
```
openai api fine_tunes.create -t "path-to-your-dataset.jsonl" -m "davinci-codex"
```
API-Integration:
- Entwickeln Sie die Anwendung oder das System, das die API nutzen wird. Integrieren Sie die API-Anrufe in Ihre Anwendung und stellen Sie sicher, dass Sie die Antworten effizient verarbeiten und nutzen.
- Beispielsweise könnte eine Webanwendung die API nutzen, um Benutzereingaben zu verarbeiten und GPT-generierte Antworten anzuzeigen.
Monitoring und Anpassung:
- Überwachen Sie die Nutzung und Leistung Ihrer Anwendung. Passen Sie Prompts und Modelle nach Bedarf an, basierend auf den erhaltenen Ergebnissen und Benutzerfeedback.

Anforderungen

Technische Anforderungen:
- Ein Abonnement bei OpenAI und ein gültiger API-Schlüssel.
- Eine Entwicklungsumgebung mit Python und den erforderlichen Bibliotheken (wie openai).
- Grundkenntnisse in Python-Programmierung und API-Interaktion.
Datenanforderungen:
- Ein gut vorbereitetes Dataset für das Fine-Tuning, falls erforderlich. Das Dataset sollte JSONL-formatiert sein und genügend Beispiele enthalten, um das gewünschte Verhalten zu modellieren.
Rechenressourcen:
- Ausreichende Rechenleistung, insbesondere wenn Sie große Datenmengen verarbeiten oder ein umfangreiches Modell fine-tunen möchten.
Anwendungsspezifische Anforderungen:
- Klar definierte Anwendungsfälle und Anforderungen, um gezielte Prompts und Modelle zu entwickeln.
- Mechanismen zur Integration der API in Ihre spezifische Anwendung oder Plattform.

Beispiel für ein erweitertes API-Skript

Hier ein Beispielskript für eine erweiterte API-Nutzung mit einer benutzerdefinierten Funktion:

import openai

def generate_custom_response(prompt, model="davinci-codex", max_tokens=150):
    openai.api_key = 'your-api-key'
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine=model,
            prompt=prompt,
            max_tokens=max_tokens,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.7
        )
        return response.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        return str(e)

custom_prompt = "Erkläre den Prozess der Photosynthese auf einfache Weise."
response = generate_custom_response(custom_prompt)
print(response)

Mit diesem Ansatz können Sie die OpenAI API umfassend nutzen und maßgeschneiderte GPT-Modelle erstellen, die über die standardmäßigen Möglichkeiten hinausgehen.

Adrachin:

Erläutere diese Option.

LiquidGPT:

Die Option engine="davinci-codex" in der OpenAI API bezieht sich auf die Wahl des spezifischen Modells, das für die Textgenerierung verwendet wird. OpenAI bietet verschiedene Modelle, die sich in ihrer Leistungsfähigkeit und ihren Anwendungsbereichen unterscheiden. Hier sind einige Details und Optionen bezüglich der Modelle:

Modelle von OpenAI

GPT-3 Modelle:
- davinci: Das leistungsstärkste Modell mit der besten Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeit. Es wird für komplexere Aufgaben und feinere Anpassungen verwendet.
- curie: Ein weniger leistungsfähiges, aber schnelleres und kostengünstigeres Modell als davinci. Geeignet für viele allgemeine Aufgaben.
- babbage: Ein weiteres Modell, das für Aufgaben verwendet wird, die nicht die höchste Leistung erfordern.
- ada: Das schnellste und kostengünstigste Modell, das jedoch weniger leistungsfähig ist.
Codex-Modelle:
- davinci-codex: Ein spezialisiertes Modell für das Verständnis und die Generierung von Programmcode. Es ist besonders nützlich für Aufgaben im Zusammenhang mit Code, wie z.B. die Vervollständigung von Code, die Generierung von Code aus Beschreibungen und die Fehlerbehebung.

Bedeutung der Wahl des Modells

Die Wahl des Modells hängt von der spezifischen Aufgabe und den Anforderungen ab. Das davinci-codex-Modell wird speziell für Aufgaben verwendet, die mit der Programmierung und der Arbeit mit Code zu tun haben. Hier sind einige Punkte, warum Sie sich für davinci-codex entscheiden könnten:

Programmcode-Verständnis: davinci-codex hat ein tieferes Verständnis von Programmierkonzepten und kann komplexen Code interpretieren und generieren.
Code-Generierung: Es kann Beschreibungen in natürlicher Sprache in ausführbaren Code umwandeln, was für die Entwicklung und Automatisierung von Software nützlich ist.
Fehlerbehebung: Es kann helfen, Fehler im Code zu identifizieren und Vorschläge zur Korrektur zu machen.
Effizienz bei Code-bezogenen Aufgaben: Wenn Ihre Hauptaufgabe die Arbeit mit Code ist, ist davinci-codex in der Regel effizienter und genauer als andere Modelle.

Beispiel für die Nutzung von `davinci-codex`

Hier ist ein Beispiel, wie Sie das davinci-codex-Modell verwenden könnten, um eine Funktion zu erstellen, die eine einfache Programmieraufgabe erledigt:

import openai

def generate_code(prompt, max_tokens=150):
    openai.api_key = 'your-api-key'
    try:
        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci-codex",
            prompt=prompt,
            max_tokens=max_tokens,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.5
        )
        return response.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        return str(e)

code_prompt = "Schreibe eine Python-Funktion, die eine Liste von Zahlen nimmt und die Summe zurückgibt."
generated_code = generate_code(code_prompt)
print(generated_code)

In diesem Beispiel wird davinci-codex verwendet, um eine Python-Funktion basierend auf einer natürlichen Sprachbeschreibung zu generieren. Dies zeigt, wie das Modell genutzt werden kann, um die Entwicklung von Software zu unterstützen und zu beschleunigen.

Zusammenfassung

Die Wahl des Modells in der OpenAI API, wie davinci-codex, ist entscheidend für die Art der Aufgaben, die Sie ausführen möchten. Für code-bezogene Aufgaben bietet davinci-codex spezialisierte Fähigkeiten, die über die allgemeinen Sprachmodelle hinausgehen und Ihnen helfen können, effizienter und genauer zu arbeiten.

Adrachin:

Was muss ich eintragen wenn ich chatGTP 4o verwenden will?

LiquidGPT:

Wenn Sie das GPT-4 Modell von OpenAI verwenden möchten, müssen Sie die entsprechenden Einstellungen in Ihrem API-Aufruf anpassen. Hier sind die Schritte und spezifischen Einstellungen, die Sie vornehmen müssen:

Voraussetzungen

API-Schlüssel: Stellen Sie sicher, dass Sie einen gültigen API-Schlüssel von OpenAI haben.
Abonnement: Vergewissern Sie sich, dass Ihr Abonnement Zugang zu GPT-4 hat.

API-Aufruf für GPT-4

Um GPT-4 zu verwenden, müssen Sie das model-Parameter auf das GPT-4-Modell setzen. Hier ein Beispiel, wie Sie dies in Python tun können:

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key'

# Define a function to generate responses using GPT-4
def generate_gpt4_response(prompt, max_tokens=150):
    try:
        response = openai.Completion.create(
            model="gpt-4",  # Specify the GPT-4 model
            prompt=prompt,
            max_tokens=max_tokens,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.7
        )
        return response.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        return str(e)

# Example usage
prompt = "Erkläre den Prozess der Photosynthese auf einfache Weise."
response = generate_gpt4_response(prompt)
print(response)

Wichtige Parameter

model: Geben Sie hier "gpt-4" an, um sicherzustellen, dass das GPT-4-Modell verwendet wird.
prompt: Der Text oder die Anfrage, die Sie an das Modell senden möchten.
max_tokens: Die maximale Anzahl von Tokens, die die Antwort enthalten darf.
temperature: Dieser Parameter steuert die Kreativität der Antwort (niedrigere Werte bedeuten fokussiertere und deterministischere Ausgaben, höhere Werte bedeuten kreativere und diversere Ausgaben).

Anforderungen

API-Schlüssel: Sie benötigen Ihren spezifischen API-Schlüssel von OpenAI.
Modellname: Für GPT-4 geben Sie "gpt-4" als Modellnamen an.
Internetverbindung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Entwicklungsumgebung Zugang zum Internet hat, um die API-Anfragen zu senden.

Beispiel für erweiterten Einsatz

Hier ist ein erweitertes Beispiel, das zeigt, wie Sie GPT-4 für eine komplexere Aufgabe verwenden können:

import openai

# Set your OpenAI API key
openai.api_key = 'your-api-key'

# Function to generate a detailed response using GPT-4
def generate_detailed_response(prompt, max_tokens=300):
    try:
        response = openai.Completion.create(
            model="gpt-4",
            prompt=prompt,
            max_tokens=max_tokens,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.7
        )
        return response.choices[0].text.strip()
    except Exception as e:
        return str(e)

# Example usage
detailed_prompt = "Beschreibe die wirtschaftlichen Auswirkungen der industriellen Revolution in Europa."
detailed_response = generate_detailed_response(detailed_prompt)
print(detailed_response)

Mit diesen Schritten und Anpassungen können Sie das GPT-4-Modell von OpenAI verwenden, um leistungsstarke und detaillierte Textgenerierungen durchzuführen.

Adrachin:

Wenn ich sicherstellen will das der GPT von überall aus verwendet werden kann muss das Python Konstrukt auf einem Remote Server laufen?

Kurze Antwort bitte.

LiquidGPT:

Ja, das Python-Konstrukt muss auf einem Remote-Server laufen, damit der GPT von überall aus verwendet werden kann.

Adrachin:

Wie ist das Vorgehen wenn ich openAI API nutzen will um einen custom GPT über die Möglichkeiten hinaus, welche die custom section in einem GPT zu bieten hat?

Was sind die Requirements?

LiquidGPT:

Um die OpenAI API zu nutzen und einen Custom GPT zu erstellen, der über die Möglichkeiten der Custom Section hinausgeht, müssen Sie einige Schritte befolgen. Hier ist eine detaillierte Anleitung:

Voraussetzungen und Requirements

API-Schlüssel erhalten:
- Registrieren Sie sich bei OpenAI und beantragen Sie Zugang zur API. Sie erhalten dann einen API-Schlüssel, den Sie für alle API-Anfragen verwenden müssen.
Technische Voraussetzungen:
- Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python.
- Erfahrung im Umgang mit HTTP-Anfragen.
- Vertrautheit mit JSON-Datenformat.
- Eine Entwicklungsumgebung, z.B. Jupyter Notebook oder eine lokale IDE.
API Dokumentation studieren:
- Lesen und verstehen Sie die API-Dokumentation von OpenAI, insbesondere die Abschnitte zu den verschiedenen Endpunkten und deren Nutzung.

Schritte zur Nutzung der OpenAI API

Installation der benötigten Bibliotheken:
- Installieren Sie die OpenAI-Bibliothek und andere notwendige Bibliotheken, falls diese nicht bereits vorhanden sind. Dies kann mittels pip geschehen:
```
pip install openai
```
Erstellen eines Python-Skripts:
- Erstellen Sie ein Python-Skript oder ein Jupyter Notebook, um die API anzusprechen.
Konfigurieren der API-Schlüssel:
- Speichern Sie Ihren API-Schlüssel sicher und verwenden Sie ihn in Ihrem Skript:
```
import openai

openai.api_key = 'Ihr-API-Schlüssel-hier'
```

Senden einer Anfrage an die API:

Sie können nun Anfragen an die OpenAI-API senden. Hier ein Beispiel für eine einfache Textgenerierung:

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt="Schreibe einen kurzen Absatz über die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz.",
    max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

Custom Modelle und Feinabstimmung:
- Falls Sie ein benutzerdefiniertes Modell trainieren oder Feinabstimmung vornehmen möchten, müssen Sie Ihre Daten vorbereiten und hochladen:
```
openai.FineTune.create(
    training_file="file-abc123",  # ID der hochgeladenen Trainingsdatei
    model="davinci"
)
```
- Um Trainingsdaten hochzuladen, können Sie folgendes Beispiel verwenden:
```
openai.File.create(
    file=open("train_data.jsonl"),
    purpose='fine-tune'
)
```
Integration und Testen:
- Nachdem Sie Ihr Modell trainiert haben, können Sie es integrieren und in Ihrer Anwendung testen. Stellen Sie sicher, dass Sie gründlich testen, um sicherzustellen, dass das Modell wie gewünscht funktioniert.

Erweiterte Nutzungsmöglichkeiten

Modell-Architektur und Hyperparameter-Anpassung:
- Experimentieren Sie mit verschiedenen Modellen (z.B. davinci, curie, babbage, ada) und Hyperparametern, um die Leistung zu optimieren.
Automatisierung und Skalierung:
- Verwenden Sie automatisierte Skripte und Tools, um den Prozess der Anfragebearbeitung zu skalieren.
Sicherheit und Datenschutz:
- Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass Ihre API-Schlüssel und Benutzerdaten geschützt sind.

Fazit

Die Nutzung der OpenAI API zur Erstellung eines benutzerdefinierten GPT-Modells erfordert eine Kombination aus technischer Vorbereitung, Verständnis der API-Dokumentation und praktischer Umsetzung. Mit diesen Schritten und den genannten Voraussetzungen können Sie Ihre spezifischen Anforderungen erfüllen und ein leistungsfähiges Sprachmodell entwickeln.

Adrachin:

Welche Art von Trainigsdaten könnten das sein?

LiquidGPT:

Für die Feinabstimmung eines benutzerdefinierten GPT-Modells mit der OpenAI API können verschiedene Arten von Trainingsdaten verwendet werden, abhängig von der spezifischen Anwendung und den gewünschten Ergebnissen. Hier sind einige Beispiele für mögliche Trainingsdaten:

Beispiele für Trainingsdaten

Textbasierte Trainingsdaten:
- Literaturtexte: Bücher, Artikel, Essays oder Geschichten. Diese Daten können verwendet werden, um das Modell im Stil und Ton eines bestimmten Autors oder Genres zu trainieren.
- Wissenschaftliche Arbeiten: Forschungspapiere, wissenschaftliche Artikel und technische Dokumentationen, um das Modell auf wissenschaftliche und technische Sprache zu spezialisieren.
- Blogbeiträge und Forenbeiträge: Beiträge aus Blogs und Foren können verwendet werden, um das Modell auf informelle und umgangssprachliche Ausdrucksweisen zu trainieren.
Dialogbasierte Trainingsdaten:
- Chat-Logs: Gespräche aus Chatrooms, Kundenservice-Interaktionen oder Support-Tickets, um das Modell für dialogorientierte Anwendungen wie Chatbots oder virtuelle Assistenten zu trainieren.
- Transkripte: Transkriptionen von Gesprächen, Interviews oder Podcasts.
Domänenspezifische Trainingsdaten:
- Finanzberichte: Berichte, Artikel und Analysen aus dem Finanzwesen, um das Modell für Finanzanwendungen zu spezialisieren.
- Medizinische Texte: Medizinische Artikel, Patientenberichte und klinische Studien, um das Modell auf medizinische Fachsprache zu trainieren.
- Juristische Dokumente: Rechtsdokumente, Gerichtsurteile und Verträge für juristische Anwendungen.
Benutzerdefinierte Aufgaben und Anweisungen:
- Frage-Antwort-Paare: Einfache Frage-Antwort-Paare, um das Modell in der Beantwortung spezifischer Fragen zu trainieren.
- Anweisungen und Handbücher: Bedienungsanleitungen, Richtlinien und Anweisungen für spezifische Aufgaben oder Maschinen.

Format der Trainingsdaten

Die Trainingsdaten müssen in einem geeigneten Format vorliegen, damit sie für die Feinabstimmung verwendet werden können. Ein gängiges Format ist JSONL (JSON Lines), bei dem jede Zeile ein separates JSON-Objekt darstellt. Hier ein Beispiel für Trainingsdaten im JSONL-Format:

{"prompt": "Frage: Was ist die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz?\nAntwort:", "completion": "Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und ihre Aufgaben ausführen."}
{"prompt": "Frage: Was sind die Hauptanwendungen von KI?\nAntwort:", "completion": "Zu den Hauptanwendungen von KI gehören Sprachverarbeitung, Bilderkennung, autonome Fahrzeuge und prädiktive Analysen."}
{"prompt": "Schreibe einen Absatz über die Geschichte der KI:", "completion": "Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz begann in den 1950er Jahren mit der Entwicklung der ersten Computer. Pioniere wie Alan Turing und John McCarthy legten den Grundstein für die heutige KI-Forschung."}

Datenaufbereitung

Sammlung: Sammeln Sie relevante Daten aus verschiedenen Quellen.
Bereinigung: Entfernen Sie irrelevante Informationen, korrigieren Sie Fehler und stellen Sie sicher, dass die Daten konsistent sind.
Formatierung: Konvertieren Sie die Daten in das JSONL-Format und strukturieren Sie sie entsprechend den Anforderungen.

Hochladen und Feinabstimmung

Nachdem Sie Ihre Trainingsdaten vorbereitet haben, können Sie diese über die OpenAI API hochladen und das Modell feinabstimmen:

import openai

# API-Schlüssel setzen
openai.api_key = 'Ihr-API-Schlüssel-hier'

# Trainingsdaten hochladen
training_file = openai.File.create(
    file=open("train_data.jsonl"),
    purpose='fine-tune'
)

# Feinabstimmung des Modells starten
fine_tune = openai.FineTune.create(
    training_file=training_file.id,
    model="davinci"
)

# Status der Feinabstimmung überprüfen
print(fine_tune)

Durch diesen Prozess können Sie ein Modell erstellen, das speziell auf Ihre Anforderungen und Anwendungsszenarien abgestimmt ist.

Adrachin:

LiquidGPT:

Vorgehen

Anforderungen

Beispiel für ein erweitertes API-Skript

Adrachin:

LiquidGPT:

Modelle von OpenAI

Bedeutung der Wahl des Modells

Beispiel für die Nutzung von davinci-codex

Zusammenfassung

Adrachin:

LiquidGPT:

Voraussetzungen

API-Aufruf für GPT-4

Wichtige Parameter

Anforderungen

Beispiel für erweiterten Einsatz

Adrachin:

LiquidGPT:

Adrachin:

LiquidGPT:

Voraussetzungen und Requirements

Schritte zur Nutzung der OpenAI API

Erweiterte Nutzungsmöglichkeiten

Fazit

Adrachin:

LiquidGPT:

Beispiele für Trainingsdaten

Format der Trainingsdaten

Datenaufbereitung

Hochladen und Feinabstimmung

Beispiel für die Nutzung von `davinci-codex`