Интерфейс обучения ИИ и документация процесса

Примечание: Эта функция в настоящее время находится в бета. Обучение ИИ с использованием данных вашего сайта может потребовать больших затрат. На данном этапе для обучения поддерживаются только модели GPT-3.5.

1. Обзор #

Интерфейс обучения ИИ позволяет вам настраивать модель ИИ на основе собственного контента вашего сайта. Выбирая типы постов и поля для обучения, вы можете настроить поведение ИИ и повысить релевантность контента для вашей аудитории. Обратите внимание, что из-за необходимости обширной обработки данных операции обучения могут привести к значительным затратам.

Важный: После начала обучения вы получите электронное письмо с кодом обучения. Этот код необходимо ввести на странице «Назначение модели», чтобы назначить вашей индивидуально настроенной модели имя по вашему выбору.

2. Разделы интерфейса #

2.1 Выбор типа поста #

• Цель: Выберите, какие типы публичных сообщений (за исключением вложений) будут предоставлять данные для обучения ИИ.
• Как использовать:
  • Список типов публикаций (например, публикации, страницы, продукты) отображается с текущим количеством публикаций.
  • Включайте и выключайте каждый тип поста с помощью предоставленного переключателя.

2.2 Выбор направлений обучения #

• Цель: Выберите, какие поля из выбранных типов записей следует использовать для обучения ИИ.
• Как использовать:
  • Для каждого выбранного типа записи доступен набор полей (например, URL-адрес, Заголовок, Содержание, Категория, Изображение, Заголовок SEO, Описание SEO, Ключевое слово фокуса).
  • Отметьте поля, которые вы хотите включить в обучающий набор данных.

2.3.Обзор данных #

• Отображаемая информация:
  • Общее количество записей: Сумма всех сообщений выбранных типов.
  • Общее количество символов: Общее количество символов из выбранных полей во всех сообщениях.
• Цель: Предоставляет обзор объема набора данных для обучения, который является важным показателем потенциальных затрат на обучение.

2.4 Начало процесса обучения #

• Кнопка «Начать обучение»:
  • Кнопка с надписью «Начать обучение» запускает процесс.
  • После нажатия отправляется AJAX-запрос для компиляции обучающих данных и создания JSONL-файла.
  • Во время обработки отображаются загрузочный оверлей и счетчик.
• Обработка данных обучения:
  • Данные обучения собираются из выбранных типов постов и полей.
  • Данные форматируются в файл JSONL, где каждая строка представляет одну запись обучения.
  • Затем файл загружается в OpenAI, инициируя процесс тонкой настройки.
• Уведомление по электронной почте:
  • После загрузки файла и начала тонкой настройки администратору отправляется электронное письмо.
  • В этом письме содержится уникальный код обучения, который необходимо использовать позже на странице назначения модели для регистрации вашей новой настроенной модели.

3. Важные соображения #

• Бета-функция:
  Эта обучающая функция находится в стадии бета-тестирования. Расходы, связанные с обработкой данных и обучением ИИ, высоки. Используйте с осторожностью.
• Поддерживаемые модели:
  В настоящее время процесс обучения поддерживает только модели GPT-3.5. Будущие обновления могут расширить поддержку дополнительных моделей.
• Подтверждение электронной почты:
  Код обучения будет отправлен по электронной почте после начала обучения. Этот код необходим для завершения настройки модели на странице «Назначение модели». Без этого кода ваша настроенная модель не может быть зарегистрирована.
• Расходы на использование:
  Помните, что обучение ИИ подразумевает обработку больших объемов текста. Размер набора данных для обучения (количество записей и общее количество символов) напрямую связан с затратами. Перед продолжением ознакомьтесь с обзором данных.
• Конфиденциальность данных и ответственность:
  Контент, используемый для обучения, берется с вашего сайта. Хотя система нацелена на персонализацию и улучшение генерации контента, разработчики плагина не несут ответственности за контент, сгенерированный ИИ, или его точность.

4. Краткое описание рабочего процесса #

1. Конфигурация:
   • Выберите желаемые типы постов.
   • Выберите определенные поля для каждого типа поста.
2. Агрегация данных:
   • Плагин подсчитывает общее количество записей и символов из выбранного вами контента.
3. Генерация обучающих данных:
   • Данные компилируются в файл JSONL.
   • Файл загружается в OpenAI для начала тонкой настройки.
4. Уведомление по электронной почте:
   • На электронную почту будет отправлено письмо с кодом обучения.
5. Задание модели:
   • Используйте обучающий код на странице «Назначение модели», чтобы назвать и зарегистрировать вашу новую настроенную модель.

5. Заключение #

Интерфейс AI Training позволяет вам настраивать модель AI с использованием контента вашего сайта, что потенциально приводит к генерации более релевантного и адаптированного контента. Однако из-за высоких затрат на обработку и бета-статуса этой функции мы рекомендуем тщательную оценку и мониторинг. Всегда проверяйте код обучения, полученный по электронной почте, чтобы завершить процесс назначения модели.

Более подробную информацию о назначении и интеграции модели см. в Документация по заданию модели.