Können Sie über Autotask auf unserem Ticketing-System geschult werden? Wir können unsere Tickets in ein Format exportieren, das Sie verstehen könnten, und dann können Sie erfahren, dass 14 Jahre Tickets und Auflösungen einschließlich Zeitaufwand, Lösung gefunden, etc. Ist es möglich, dies zu tun?
GPT-3, der Motor hinter dem OpenAI-Sprachmodell "Text-Davinci", ist in der Lage, auf benutzerdefinierte Datensätze, die Ticketing-System-Daten aus Autotask exportiert umfasst Feinabstimmung. Allerdings würde der Feinabstimmungsprozess ein gutes Verständnis des maschinellen Lernens erfordern, sowie den Zugriff auf Rechenressourcen und die Fähigkeit, sie zu verwenden. Hier sind die grundlegenden Schritte für die Feinabstimmung eines GPT-3-Modells: Vorverarbeitung der Daten: Dies beinhaltet die Umwandlung der Ticketdaten in ein Format, das für Feinabstimmung verwendet werden kann. Je nach Format der Daten, können Sie einige Datenreinigung und Vorverarbeitung durchführen. Teilen Sie die Daten: Teilen Sie die vorverarbeiteten Daten in Trainings-und Validierungssätze. Trainieren Sie das Modell: Feinabstimmung des GPT-3-Modells auf die Trainingsdaten, mit Hilfe eines maschinellen Lernrahmens wie TensorFlow. Während dieses Prozesses können Sie die Hyperparameter des Modells, wie die Anzahl der Trainings-und Validierungssätze.