פּלאַן אַ GPT מאָדעל צו דזשענערייט טשאַטבאָט שמועסן אויף דער טעמע פון אַרומפאָרן.
צו פּלאַן אַ GPT מאָדעל פֿאַר דזשענערייטינג טשאַטבאָט שמועסן אויף דער טעמע פון רייזע, עטלעכע שליסל סטעפּס זאָל זיין נאכגעגאנגען: 1. קלייַבן און ריין דאַטן: דער ערשטער שריט איז צו זאַמלען דאַטן אויף רייזע-פֿאַרבונדענע שמועסן. דאָס קענען זיין געטאן דורך וועב-סקרייפּינג, דאַטן מיינינג אָדער אַקסעס צו באַטייַטיק אַפּיס פֿאַר רייזע-באזירט טשאַטבאָץ אָדער גרופּעס. אַמאָל די דאַטן זענען געזאמלט, עס וועט דאַרפֿן צו זיין פאַר-פּראַסעסט, אַרייַנגערעכנט טאַסקס אַזאַ ווי רימוווינג דופּליקאַטן, ירעלאַוואַנט אָדער נידעריק-קוואַליטעט דאַטן און קאָנטראָלירן פֿאַר קאָנסיסטענסי. 2. בויען די מאָדעל: פֿאַר בנין די מאָדעל, אַ פאַר-טריינד גפּט מאָדעל קענען זיין געוויינט ווי די באַזע מאָדעל. דער פאַר-טריינד מאָדעל קענען זיין פיין-טונד צו פּאַסן די ספּעציפיש רעקווירעמענץ פון די רייזע טשאַטבאָט. איינער פון די שליסל סטעפּס אין דעם פּראָצעס איז צו באַן די מאָדעל אויף די פּראַסעסט רייזע דאַטן אַזוי אַז עס פארשטייט די נואַנסיז און פּאַטערנז פון רייזע-באזירט שמועסן. 3. פּרובירן די מאָדעל: נאָך טריינינג, די מאָדעל זאָל זיין טעסטעד צו אָפּשאַצן זייַן פאָרשטעלונג. טעסט ינפּוץ קענען זיין געגעבן צו די מאָדעל, און די רעספּאָנסעס דזשענערייטאַד דורך די טשאַטבאָט זאָל זיין עוואַלואַטעד פֿאַר שייכות, קאָוכיראַנס און באַשטעלונג. דער מאָדעל קענען זיין פיין-טונד באזירט אויף די פּרובירן רעזולטאַטן. 4. אָפּטימיזע און צעוויקלען: דער מאָדעל קענען זיין אָפּטימיזעד פֿאַר פאַסטער פּראַסעסינג און נידעריקער לייטאַנסי. אַמאָל די מאָדעל איז אָפּטימיזעד און טעסטעד, עס קענען זיין דיפּלויד פֿאַר יוזערז צו ינטעראַקט מיט. מיט אַ GPT-באזירט מאָדעל, די רייזע טשאַטבאָט זאָל זיין ביכולת צו דזשענערייט קאָוכיראַנט, ענגיידזשינג און ינפאָרמאַטיוו שמועסן אויף דער טעמע פון רייזע. די טשאַטבאָט קען רעספּאָנד צו פֿראגן וועגן רייזע דעסטאַניישאַנז, מאַכן פֿירלייגן און צושטעלן באַטייַטיק אינפֿאָרמאַציע צו יוזערז. מיט רעגולער דערהייַנטיקונגען און פיין-טונינג, די טשאַטבאָט קענען ווערן אַן ינוואַליאַבאַל געצייַג פֿאַר קיין טראַוולער.