Примітка: Ця функція зараз доступна бета-версія. Навчання штучного інтелекту за допомогою даних вашого сайту може призвести до великих витрат. На цьому етапі для навчання підтримуються лише моделі GPT-3.5.
1. Огляд #
Інтерфейс AI Training дозволяє точніше налаштувати модель AI на основі вмісту вашого сайту. Вибравши типи дописів і поля для навчання, ви можете налаштувати поведінку штучного інтелекту та покращити релевантність вмісту для вашої аудиторії. Зверніть увагу, що через необхідну тривалу обробку даних навчання може призвести до значних витрат.
Важливо: Після початку навчання ви отримаєте електронний лист із кодом навчання. Цей код потрібно ввести на сторінці призначення моделі, щоб позначити свою налаштовану на замовлення модель назвою за вашим вибором.
2. Розділи інтерфейсу #
2.1. Вибір типів публікацій #
- Призначення: Виберіть, які типи загальнодоступних публікацій (за винятком вкладень) будуть надавати дані для навчання ШІ.
- Як використовувати:
- Відображається список типів публікацій (наприклад, публікацій, сторінок, продуктів) із поточною кількістю публікацій.
- Увімкніть або вимкніть кожен тип публікації за допомогою перемикача.
2.2. Вибір напрямків для навчання #
- Призначення: Виберіть, які поля з вибраних типів публікацій слід використовувати для навчання ШІ.
- Як використовувати:
- Для кожного вибраного типу публікації доступний набір полів (наприклад, URL-адреса, заголовок, вміст, категорія, зображення, SEO-заголовок, SEO-опис, фокусне ключове слово).
- Поставте прапорці біля полів, які потрібно включити до навчального набору даних.
2.3. Резюме даних #
- Відображена інформація:
- Загальна кількість записів: Сума всіх публікацій із вибраних типів публікацій.
- Загальна кількість символів: Загальна кількість символів із вибраних полів у всіх публікаціях.
- Призначення: Надає огляд обсягу набору даних для навчання, який є важливим показником потенційних витрат на навчання.
2.4. Початок навчального процесу #
- Кнопка «Почати навчання»:
- Кнопка з написом «Почати тренування» ініціює процес.
- Після натискання надсилається запит AJAX для компіляції навчальних даних і створення файлу JSONL.
- Під час обробки відображаються накладка завантаження та лічильник.
- Обробка даних навчання:
- Навчальні дані збираються з вибраних типів публікацій і полів.
- Дані відформатовано у файл JSONL, де кожен рядок відповідає одному навчальному запису.
- Потім файл завантажується в OpenAI, ініціюючи процес тонкого налаштування.
- Сповіщення електронною поштою:
- Після завантаження файлу та початку тонкого налаштування адміністратору надсилається електронний лист.
- Цей електронний лист містить унікальний навчальний код, який потрібно використати пізніше на сторінці призначення моделі, щоб зареєструвати вашу нову вдосконалену модель.
3. Важливі міркування #
- Бета-функція:
Ця навчальна функція знаходиться в бета-версії. Витрати, пов’язані з обробкою даних і навчанням ШІ, високі. Використовуйте з обережністю. - Підтримувані моделі:
Наразі процес навчання підтримує лише моделі GPT-3.5. Майбутні оновлення можуть розширити підтримку додаткових моделей. - Підтвердження електронної пошти:
Код навчання буде надіслано електронною поштою після початку навчання. Цей код необхідний для завершення налаштування моделі на сторінці призначення моделі. Без цього коду вашу вдосконалену модель неможливо зареєструвати. - Витрати на використання:
Майте на увазі, що навчання ШІ передбачає обробку великих обсягів тексту. Розмір навчального набору даних (кількість записів і загальна кількість символів) безпосередньо залежить від витрат. Перш ніж продовжити, перегляньте зведення даних. - Конфіденційність даних і відповідальність:
Вміст, який використовується для навчання, отримано з вашого сайту. Хоча система спрямована на персоналізацію та покращення створення вмісту, розробники плагінів не несуть відповідальності за створений ШІ вміст або його точність.
4. Підсумок робочого процесу #
- Конфігурація:
- Виберіть потрібні типи публікацій.
- Виберіть окремі поля для кожного типу публікації.
- Агрегація даних:
- Плагін обчислює загальну кількість записів і символів із вибраного вмісту.
- Генерація навчальних даних:
- Дані збираються у файл JSONL.
- Файл завантажується в OpenAI для початку тонкого налаштування.
- Сповіщення електронною поштою:
- Надсилається електронний лист із кодом навчання.
- Призначення моделі:
- Використовуйте навчальний код на сторінці призначення моделі, щоб назвати та зареєструвати нову вдосконалену модель.
5. Висновок #
Інтерфейс AI Training дає змогу налаштувати модель AI за допомогою вмісту вашого сайту, що потенційно може призвести до створення більш відповідного та адаптованого вмісту. Однак через високі витрати на обробку та бета-статус цієї функції ми рекомендуємо ретельно оцінювати та контролювати. Завжди перевіряйте навчальний код, отриманий електронною поштою, щоб завершити процес призначення моделі.
Щоб отримати додаткові відомості про призначення та інтеграцію моделі, зверніться до Типова документація завдання.
