Kustomoitu GPT: luo, ohjeista, tehosta : kuinka kehotteet muokkaavat kielimallien vastauksia
Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: Opinnäytetyössä keskityttiin tutkimaan ja kehittämään omaa generatiivista esikoulutettua muunninta (GPT) hyödyntäen kehotteiden teoriaa. Työn tavoitteena oli selvittää, kuinka kehotteiden avulla voidaan ohjata kielimallia tuottamaan haluttuja vastauksia ja parantaa sen suorituskykyä. Opinnäytetyö aloitettiin syksyllä 2023, jolloin tekoäly-yhtiö OpenAI julkisti GPT-kauppapaikan ja mahdollisti käyttäjille omien GPT-mallien luomisen. Työssä kehitettiin oma GPT-malli, Expenses-GPT, joka osoitti, kuinka tekoälyn integroiminen ulkoisiin palveluihin voi tuoda uusia käyttömahdollisuuksia. \n \nOpinnäytetyön alkuosassa käsiteltiin erilaisia kielimalleja sekä niiden arkkitehtuuria ja syvennyttiin kehotteiden teoriaan. Työssä esiteltiin myös kehotteiden suunnitteluun ja hienosäätöön liittyviä parhaita käytäntöjä. Tutkimuksessa kehitetty GPT-malli demonstroi, miten kehotteita voidaan käyttää tekoälyn ohjaamiseen ja kuinka tämä mahdollistaa tarkempien ja kontekstuaalisesti relevanttien vastausten tuottamisen. Mallin kehitysprosessi ja sen integrointi käyttämään olemassa olevaa rajapintaa kuvattiin yksityiskohtaisesti. \n \nOpinnäytetyössä ei hyödynnetty OpenAI Assistant -rajapintaa rajallisen laajuuden vuoksi, vaan keskityttiin perusteellisesti kehotteiden teoriaan ja sen soveltamiseen käytännössä. Työssä käytetty aineisto koostui OpenAI:n dokumentaatiosta, luotettavista verkkosivustoista ja tieteellisistä julkaisuista, mikä vahvisti tutkimuksen tieteellistä luotettavuutta. \n \nTutkimus osoitti, että GPT-mallien kehittäminen ja niiden ohjaaminen kehotteiden avulla tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia tekoälyn soveltamiseen erilaisissa konteksteissa. Työ tarjosi arvokasta tietoa kehotteiden teorian soveltamisesta käytännössä ja demonstroi, kuinka tekoälyn avulla voidaan saavuttaa konkreettisia hyötyjä. Jatkokehitysideana esitettiin omien GPT-mallien integrointi esimerkiksi verkkosivuille tai sovelluksiin tuoden niille lisäarvoa tekoälyn avulla.
Source: Theseus (Ammattikorkeakoulujen)
Author: Karmanto, Matias
Institution: Tampere University of Applied Sciences
Language: Finnish
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7066851672