Fine Tuning dan embedding GPT3
Sudah pernah coba ngobrol dengan Chat GPT-3 kan ? pasti sudah pernah, sekarang bayangkan bila engine Chat itu bisa menjawab produk yang kita jual, jualan apa saja, Mobil, Motor, Laptop, Desktop PC, Properti, SKincare, Kuliner, Jasa Konsultasi Hukum, Jasa konsultasi desain bangunan, open BO, Jasa travel, apapun jasa yang kita punya. Pertanyaan besarnya adalah bagaimana mendidik chat engine seperti chat GPT 3 itu agar mau memahami produk yang kita punya ?. Jawabannya adalah dengan melakukan fine tuning atau embedding sesuai dengan kasus yang kita punya.
Apa bedanya fine tuning dan embedding ? Fine-tuning dan embedding adalah dua konsep yang berbeda dalam machine learning dan natural language processing (NLP).
Fine-tuning adalah teknik untuk menyesuaikan model pembelajaran mesin yang sudah terlatih sebelumnya untuk tugas yang lebih spesifik. Dalam fine-tuning, model yang sudah dilatih sebelumnya dengan data besar kemudian disesuaikan ulang atau ditingkatkan dengan data tugas yang lebih spesifik. Dalam NLP, misalnya, kita dapat menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya pada data besar, seperti model bahasa BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) atau GPT (Generative Pre-trained Transformer), dan kemudian menyesuaikannya dengan data yang lebih spesifik, seperti membangun model untuk menentukan sentimen dalam teks atau melakukan tugas lainnya. Fine-tuning membutuhkan jumlah data yang lebih kecil untuk membentuk model yang baik untuk tugas yang spesifik.
Embedding, di sisi lain, adalah representasi numerik dari fitur dalam data. Dalam NLP, kata-kata dalam teks dapat direpresentasikan sebagai vektor embedding numerik, yang dapat digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin untuk tugas tertentu, seperti klasifikasi teks atau pemodelan bahasa alami. Embedding kata dapat dilakukan dengan menggunakan model seperti Word2Vec atau GloVe yang dilatih pada korpus teks besar. Embedding kata memungkinkan model NLP untuk memahami konteks dan relasi antara kata dalam teks.
Jadi, meskipun fine-tuning dan embedding keduanya berkaitan dengan membangun model NLP, konsepnya berbeda. Fine-tuning melibatkan menyesuaikan model yang sudah dilatih sebelumnya dengan data tugas yang lebih spesifik, sedangkan embedding melibatkan merepresentasikan fitur dalam data sebagai vektor numerik
Apa contoh studi kasus untuk embeding ? Salah satu contoh studi kasus untuk embedding adalah klasifikasi teks. Misalnya, kita ingin membangun model yang dapat mengklasifikasikan teks sebagai positif atau negatif. Untuk melakukannya, kita dapat menggunakan embedding kata, yaitu merepresentasikan kata-kata dalam teks sebagai vektor numerik, dan kemudian membangun model pembelajaran mesin yang dapat mempelajari hubungan antara vektor kata dan label kelas yang sesuai.
Misalnya, kita memiliki dataset yang terdiri dari ulasan film dan label sentimen, yaitu positif atau negatif. Pertama, kita perlu melakukan embedding kata pada dataset, dengan merepresentasikan kata-kata dalam dataset sebagai vektor numerik. Dalam NLP, kita dapat menggunakan model seperti Word2Vec atau GloVe untuk melakukan embedding kata. Setelah itu, kita dapat menggunakan model klasifikasi, seperti model jaringan saraf atau model Naive Bayes, untuk mempelajari hubungan antara vektor kata dan label sentimen. Model tersebut dapat diuji pada dataset pengujian yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengukur performanya.
Dengan menggunakan embedding kata, model klasifikasi teks dapat memahami konteks dan relasi antara kata-kata dalam teks, sehingga dapat menghasilkan hasil klasifikasi yang lebih akurat. Studi kasus seperti ini dapat diterapkan pada berbagai aplikasi NLP, seperti analisis sentimen, klasifikasi topik, atau pemodelan bahasa alami.
Sekarang , ambil contoh, andaikata saya ingin membangun hyperlocal search engine, yaitu search engine untuk mencari daftar bisnis khusus pada suatu area, apa yang cocok saya lakukan untuk memberikan data baru pada engine tersebut menggunakan base model gpt 3 davinci 003, apakah menggunakan fine tuning atau embeding ?
Untuk membangun hyperlocal search engine, Anda dapat menggunakan base model GPT-3 Davinci 003 sebagai dasar dan kemudian menyesuaikannya dengan data spesifik untuk area tersebut. Ada dua pendekatan yang dapat Anda pertimbangkan untuk memberikan data baru pada search engine tersebut: fine-tuning dan embedding.
Pendekatan fine-tuning akan membutuhkan set data yang lebih besar dan bervariasi untuk melakukan pelatihan ulang pada model GPT-3 Davinci 003. Anda dapat menyediakan dataset yang berisi informasi tentang bisnis di area yang ingin Anda fokuskan. Setelah melatih model pada dataset tersebut, Anda dapat menggunakan model hasil fine-tuning untuk melakukan search pada daftar bisnis.
Namun, pendekatan fine-tuning membutuhkan sumber daya yang cukup besar untuk melatih model dan data yang lebih spesifik dan bervariasi untuk memberikan hasil yang lebih baik. Jika data yang tersedia terbatas, Anda dapat mempertimbangkan pendekatan embedding.
Pendekatan embedding akan memungkinkan Anda untuk merepresentasikan informasi bisnis pada area tertentu sebagai vektor numerik, yang dapat digunakan untuk melakukan search pada daftar bisnis. Anda dapat menggunakan model embedding seperti Word2Vec atau GloVe untuk melakukan embedding informasi bisnis dan kemudian membangun model search engine dengan menggunakan vektor embedding tersebut.
Pendekatan embedding dapat dilakukan dengan sumber daya yang lebih sedikit dan tidak membutuhkan pelatihan ulang pada model GPT-3 Davinci 003. Namun, pendekatan ini mungkin tidak memberikan hasil yang sebaik fine-tuning jika data yang tersedia sangat spesifik dan terbatas.
Kesimpulannya, untuk memilih antara fine-tuning dan embedding, Anda perlu mempertimbangkan jumlah dan jenis data yang tersedia dan juga sumber daya yang tersedia untuk pelatihan model. Jika sumber daya dan data terbatas, maka pendekatan embedding mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Namun, jika Anda memiliki sumber daya dan data yang lebih banyak dan bervariasi, fine-tuning dapat memberikan hasil yang lebih baik.
Kasus lain, andaikata , suatu saat saya punya perusahaan properti, saya ingin menggunakan base model GPT 3 untuk menjawab pertanyaan produk properti yang saya punya. saya akan training product knowledge baru ke dalam model tersebut. pendekatan apa yang terbaik ? menggunakan fine tuning atau embeding ?
Untuk menjawab pertanyaan tentang produk properti yang spesifik, seperti detail properti, harga, lokasi, fasilitas, dan sebagainya, Anda dapat mempertimbangkan pendekatan fine-tuning pada base model GPT-3 dengan menggunakan data produk properti Anda sebagai set pelatihan.
Dalam pendekatan fine-tuning, Anda dapat melatih model GPT-3 untuk memahami dan menjawab pertanyaan tentang produk properti Anda dengan menggunakan set data produk properti yang ada sebagai data pelatihan. Setelah melatih model, Anda dapat menggunakan model hasil fine-tuning untuk menjawab pertanyaan yang diajukan tentang produk properti Anda.
Pendekatan fine-tuning membutuhkan sumber daya yang lebih besar dan bervariasi, termasuk data pelatihan yang berkualitas, dan kemampuan komputasi yang memadai untuk melatih model. Namun, pendekatan ini dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam menjawab pertanyaan spesifik tentang produk properti.
Alternatif lainnya adalah pendekatan embedding yang juga bisa digunakan. Dalam pendekatan ini, Anda dapat menggunakan model embedding kata, seperti Word2Vec atau GloVe, untuk merepresentasikan informasi produk properti sebagai vektor numerik dan kemudian menggunakan model pembelajaran mesin yang sesuai untuk membangun sistem pencarian yang efektif.
Namun, pendekatan embedding tidak akan memperhitungkan konteks atau keterkaitan antara kata-kata atau informasi yang lebih kompleks dalam pertanyaan. Sehingga, kemungkinan kurang dapat memenuhi kebutuhan pelanggan yang memerlukan informasi yang spesifik tentang produk properti.
Kesimpulannya, jika data produk properti yang Anda miliki beragam dan cukup besar, maka pendekatan fine-tuning mungkin menjadi pilihan yang lebih baik untuk memberikan hasil yang lebih baik dalam menjawab pertanyaan spesifik tentang produk properti. Namun, jika sumber daya dan data terbatas, pendekatan embedding dapat menjadi alternatif yang baik.
Berikan contoh format data yang harus saya lakukan agar training data ke base model GPT 3 bisa berjalan sempurna. Untuk melatih model GPT-3 dengan data, Anda harus menyediakan data dalam format teks yang dapat dibaca oleh model. Ada beberapa format data yang dapat digunakan, tergantung pada tipe model dan tujuan penggunaan.
Sebagai contoh, jika Anda ingin melatih model GPT-3 dengan data teks biasa, format data yang paling umum digunakan adalah format CSV atau TSV. Format ini memungkinkan Anda untuk menyimpan data teks dalam bentuk tabel, di mana setiap baris mewakili satu data dan kolom mewakili atribut atau fitur dari data.
Berikut adalah contoh format data text,label
“Properti ini terletak di jalan Sudirman”,lokasi
“Harga jual properti ini adalah 1 miliar rupiah”,harga
“Properti ini memiliki 3 kamar tidur dan 2 kamar mandi”,fitur
Dalam contoh di atas, setiap baris mewakili satu data, dan terdiri dari dua kolom. Kolom pertama berisi teks, sedangkan kolom kedua berisi label atau kategori untuk data tersebut (misalnya lokasi, harga, atau fitur).
Untuk melatih model GPT-3 dengan data lain, seperti gambar atau audio, format data yang berbeda mungkin diperlukan. Misalnya, untuk melatih model gambar, Anda dapat menggunakan format data gambar seperti JPEG atau PNG, sementara untuk melatih model audio, Anda dapat menggunakan format data audio seperti WAV atau MP3.
Namun, terlepas dari format data yang Anda gunakan, pastikan data sudah terstruktur dan disimpan dalam format yang dapat dibaca oleh model GPT-3. Selain itu, pastikan juga bahwa data pelatihan cukup banyak dan representatif agar model dapat belajar dengan efektif dan memberikan hasil yang baik.
Bagaimana melatih tanya jawab tentang properti saya ? berikan contoh format data untuk training GPT 3.
question,answer
“Dimana lokasi properti ini?”, “Properti ini berada di daerah Sudirman, Jakarta Selatan”
“Berapa ukuran tanah dari properti ini?”, “Luas tanah dari properti ini sekitar 200 meter persegi”
“Berapa harga sewa properti ini per bulan?”, “Harga sewa properti ini adalah 15 juta rupiah per bulan”
“Berapa jumlah kamar tidur pada properti ini?”, “Properti ini memiliki 3 kamar tidur”
“Apakah properti ini dekat dengan stasiun kereta api?”, “Ya, properti ini dekat dengan stasiun Sudirman”
Dalam contoh di atas, setiap baris mewakili satu pasangan pertanyaan dan jawaban. Kolom pertama berisi pertanyaan, sementara kolom kedua berisi jawaban yang sesuai dengan pertanyaan tersebut.
Setelah Anda menyediakan data pertanyaan dan jawaban, Anda dapat menggunakan teknik transfer learning dengan fine-tuning untuk melatih model GPT-3 menggunakan data yang sudah disediakan. Dalam fine-tuning, Anda akan memperbarui parameter model untuk mempelajari hubungan antara pertanyaan dan jawaban dalam data Anda.
Penting untuk mencatat bahwa dalam melatih model GPT-3, jumlah data yang lebih besar akan lebih bermanfaat. Oleh karena itu, pastikan Anda memiliki cukup data dalam kumpulan data Anda untuk melatih model dengan baik. Selain itu, pastikan juga bahwa data pelatihan yang Anda berikan cukup bervariasi, sehingga model dapat mempelajari konsep yang lebih luas dan dapat memberikan jawaban yang lebih baik pada pertanyaan baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Bagaimana menghubungkan training data dengan training yang ada di database mysql ? misalkan informasi tentang harga properti yang selalu berubah, dan datanya ada didatabase mysql. sangat tidak mungkin bila harus selalu training data dengan informasi harga yang berubah setiap saat.
Untuk menghubungkan training data dengan data yang ada di database MySQL, Anda dapat menggunakan teknologi integrasi data atau data integration. Dalam konteks ini, Anda dapat mempertimbangkan mengintegrasikan data dari database MySQL ke dalam data training yang akan digunakan untuk melatih model GPT-3.
Salah satu cara untuk mengintegrasikan data dari MySQL ke dalam data training adalah dengan mengambil data harga properti dari database MySQL dan menyimpannya dalam file CSV atau format data lain yang dapat digunakan untuk melatih model. Anda dapat menjadwalkan proses ekstraksi data dan pembuatan file training setiap kali ada perubahan harga properti yang terjadi di database MySQL.
Setelah Anda memiliki file data training yang diperbarui dengan data harga terbaru dari MySQL, Anda dapat menggunakan file tersebut untuk melatih model GPT-3. Anda dapat melakukan training model secara berkala (misalnya setiap minggu atau setiap bulan) untuk memperbarui model GPT-3 Anda dengan data terbaru dari MySQL.
Selain itu, Anda juga dapat mempertimbangkan untuk mengintegrasikan model GPT-3 Anda langsung ke dalam sistem yang ada di dalam perusahaan Anda. Dengan cara ini, model GPT-3 dapat diintegrasikan ke dalam sistem properti Anda dan dapat memberikan jawaban langsung pada pengguna yang menanyakan tentang harga properti. Model GPT-3 dapat terus diperbarui dengan data harga terbaru dari MySQL melalui proses integrasi data yang disebutkan di atas.
Berikan contoh format data training agar bisa dilakukan integrasi data.
Untuk membuat file training yang dapat diintegrasikan dengan data dari database MySQL, Anda dapat mempertimbangkan format data yang dapat digunakan oleh model GPT-3 dan juga dapat diperbarui dengan data harga terbaru dari MySQL. Berikut adalah contoh format data training yang dapat digunakan:
{
“text”: “Berapa harga properti di Jalan Merdeka?”,
“label”: “Harga Properti”,
“context”: “Jalan Merdeka adalah daerah yang padat penduduk dengan banyak bangunan tinggi. Banyak properti di daerah ini memiliki harga yang cukup tinggi.”
},
{
“text”: “Berapa harga properti di kompleks apartemen Taman Sari?”,
“label”: “Harga Properti”,
“context”: “Taman Sari adalah kompleks apartemen yang terletak di pusat kota. Daerah ini cukup ramai dan memiliki akses ke fasilitas umum yang baik.”
},
{
“text”: “Apakah ada properti di Jalan Sudirman yang dijual?”,
“label”: “Daftar Properti”,
“context”: “Jalan Sudirman adalah daerah yang strategis di pusat kota. Daerah ini memiliki banyak bangunan perkantoran dan juga beberapa gedung apartemen.”
},
{
“text”: “Saya ingin mencari properti dengan tiga kamar tidur di daerah Cilandak. Apa yang tersedia?”,
“label”: “Daftar Properti”,
“context”: “Cilandak adalah daerah yang terletak di Jakarta Selatan. Daerah ini terkenal dengan keamanan dan juga memiliki beberapa sekolah internasional yang terkenal.”
}
Contoh di atas adalah format data training untuk model GPT-3 yang mengenali pertanyaan tentang harga properti dan daftar properti. Data training ini dapat diintegrasikan dengan data dari database MySQL yang berisi informasi terbaru tentang harga properti.
Anda dapat mengambil data terbaru dari MySQL dan menambahkannya ke dalam format data training di atas. Kemudian, Anda dapat menggunakan file data training yang sudah diperbarui untuk melatih model GPT-3 Anda. Dengan cara ini, model GPT-3 Anda akan selalu terbarui dengan data terbaru dari MySQL dan dapat memberikan jawaban yang akurat dan up-to-date kepada pengguna yang menggunakan search engine properti Anda.
Apakah format parameter text,label,context pada contoh ini , dapat ditambah lagi dengan parameter lain, misalkan properti ID.
Ya, Anda dapat menambahkan parameter lain ke dalam data training seperti properti ID atau parameter lainnya yang relevan dengan data yang Anda miliki. Parameter ini dapat membantu model GPT-3 Anda memahami konteks data dengan lebih baik dan memberikan jawaban yang lebih spesifik.
Berikut adalah contoh format data training yang memuat properti ID:
{
“text”: “Berapa harga properti dengan ID PRP001?”,
“label”: “Harga Properti”,
“context”: “Properti PRP001 terletak di daerah Jakarta Pusat dan memiliki 2 kamar tidur serta 1 kamar mandi.”,
“properti_id”: “PRP001”
},
{
“text”: “Properti apa saja yang tersedia di daerah Pondok Indah?”,
“label”: “Daftar Properti”,
“context”: “Pondok Indah adalah daerah yang elit di Jakarta Selatan dan memiliki akses ke beberapa pusat perbelanjaan terbesar di Jakarta.”,
“properti_id”: null
}
Pada contoh di atas, parameter properti_id menunjukkan ID dari properti yang ditanyakan. Pada pertanyaan pertama, parameter properti_id diisi dengan nilai “PRP001” untuk menunjukkan bahwa pertanyaan mengenai harga properti dengan ID PRP001. Sedangkan pada pertanyaan kedua, parameter properti_id diisi dengan nilai null karena pertanyaan tidak terkait dengan ID properti tertentu.
Dengan menambahkan parameter seperti properti ID ke dalam format data training, model GPT-3 Anda akan dapat memahami lebih banyak konteks data dan memberikan jawaban yang lebih spesifik dan relevan.
Bagaimana sample code python untuk melakukan embedding dengan format parameter seperti contoh sebelumnya.
Berikut adalah contoh kode Python untuk melakukan embedding menggunakan library Hugging Face Transformers dengan format parameter yang sama seperti contoh sebelumnya:
pythonCopy codefrom transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch# load pre-trained model
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)# define input data
data = [
{
"text": "Berapa harga properti dengan ID PRP001?",
"label": "Harga Properti",
"context": "Properti PRP001 terletak di daerah Jakarta Pusat dan memiliki 2 kamar tidur serta 1 kamar mandi.",
"properti_id": "PRP001"
},
{
"text": "Properti apa saja yang tersedia di daerah Pondok Indah?",
"label": "Daftar Properti",
"context": "Pondok Indah adalah daerah yang elit di Jakarta Selatan dan memiliki akses ke beberapa pusat perbelanjaan terbesar di Jakarta.",
"properti_id": None
}
]# tokenize input data
input_ids = []
attention_masks = []
for d in data:
text = d["text"]
context = d["context"]
properti_id = d["properti_id"]
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
text,
context,
add_special_tokens=True,
padding="max_length",
max_length=512,
truncation=True,
return_attention_mask=True,
return_tensors='pt'
)
input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])# perform embedding
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
with torch.no_grad():
embeddings = model(input_ids, attention_mask=attention_masks)[0][:, 0, :]
Pada contoh kode di atas, pertama-tama kita memuat pre-trained model GPT-2 dan tokenizer menggunakan library Hugging Face Transformers. Kemudian, kita mendefinisikan input data dengan format yang sama seperti contoh sebelumnya. Setelah itu, kita melakukan tokenisasi pada input data menggunakan tokenizer yang telah dimuat sebelumnya.
Kemudian, kita melakukan embedding dengan memasukkan input_ids dan attention_masks ke dalam model GPT-2 menggunakan method model(). Output dari method tersebut adalah tensor yang berisi embedding untuk setiap input sequence. Pada contoh di atas, kita hanya mengambil embedding untuk token pertama dari setiap sequence (yaitu, token [CLS]) dengan menggunakan indexing [:, 0, :].
Dengan melakukan embedding seperti ini, kita bisa mendapatkan representasi numerik untuk setiap input sequence, yang dapat kita gunakan untuk melakukan tugas-tugas NLP seperti classification atau generation.
Bagaimana contoh untuk model GPT 3 ?
Untuk melakukan embedding dengan model GPT-3, kita bisa menggunakan API yang disediakan oleh OpenAI. Berikut adalah contoh kode Python untuk melakukan embedding menggunakan model GPT-3:
pythonCopy codeimport openai
import numpy as np# set up OpenAI API credentials
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"# define input data
data = [
{
"text": "Berapa harga properti dengan ID PRP001?",
"label": "Harga Properti",
"context": "Properti PRP001 terletak di daerah Jakarta Pusat dan memiliki 2 kamar tidur serta 1 kamar mandi.",
"properti_id": "PRP001"
},
{
"text": "Properti apa saja yang tersedia di daerah Pondok Indah?",
"label": "Daftar Properti",
"context": "Pondok Indah adalah daerah yang elit di Jakarta Selatan dan memiliki akses ke beberapa pusat perbelanjaan terbesar di Jakarta.",
"properti_id": None
}
]# perform embedding using GPT-3 API
embeddings = []
for d in data:
text = d["text"]
context = d["context"]
properti_id = d["properti_id"]
prompt = f"{text}\nContext: {context}\nProperti ID: {properti_id}\n"
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
embedding = np.array(response.choices[0].embedding)
embeddings.append(embedding)embeddings = np.stack(embeddings, axis=0)
Pada contoh kode di atas, kita terlebih dahulu mengimpor library OpenAI dan memasukkan API key kita. Kemudian, kita mendefinisikan input data dengan format yang sama seperti contoh sebelumnya. Setelah itu, kita melakukan embedding dengan mengirimkan input sequence ke GPT-3 API menggunakan method openai.Completion.create(). Output dari method tersebut adalah respons dari GPT-3 API yang berisi embedding untuk setiap input sequence dalam bentuk array numpy.
Pada contoh di atas, kita menggunakan engine davinci yang merupakan salah satu engine paling kuat yang tersedia di GPT-3 API. Kita juga mengatur parameter-parameter seperti max_tokens dan temperature untuk mengontrol panjang dan kreativitas respons yang dihasilkan oleh GPT-3. Kita juga bisa mengatur parameter lain sesuai kebutuhan.
Bagaimana strategi agar kita bisa belajar tentang fine tuning dan embedding dengan mudah, cepat , efektif dan efisien ?
Berikut adalah beberapa saran untuk belajar fine-tuning dan embedding yang efektif dan efisien:
- Mulailah dengan mempelajari dasar-dasar Natural Language Processing (NLP) dan Deep Learning. Anda perlu memahami konsep-konsep seperti tokenization, word embeddings, RNN, CNN, dan arsitektur jaringan yang digunakan dalam NLP.
- Pelajari bahasa pemrograman Python, karena sebagian besar library dan framework NLP ditulis dalam bahasa ini. Pastikan Anda menguasai dasar-dasar pemrograman Python seperti variabel, tipe data, loop, dan fungsi.
- Pilih library NLP seperti TensorFlow, PyTorch, atau Keras dan pelajari cara menggunakan library tersebut untuk membangun model jaringan saraf. Anda perlu memahami bagaimana membangun, melatih, dan mengevaluasi model.
- Pelajari cara mengimplementasikan teknik fine-tuning dan embedding pada model jaringan saraf. Ini melibatkan mempersiapkan data, mengatur parameter, dan mengevaluasi performa model.
- Praktikkan dengan membangun model NLP sederhana dan melakukan fine-tuning dan embedding pada model tersebut. Mulailah dengan data yang sederhana dan naikkan kompleksitas data seiring dengan meningkatnya kemampuan Anda.
- Ikuti kursus atau pelatihan online, membaca buku atau referensi tentang NLP dan Deep Learning. Ini dapat membantu Anda memahami konsep-konsep secara lebih mendalam.
- Bergabunglah dengan komunitas NLP atau Deep Learning. Bergabung dengan grup diskusi atau forum online, dan ikuti pembicaraan tentang NLP dan Deep Learning. Ini akan membantu Anda memperoleh wawasan dan pengalaman baru, serta menemukan sumber daya dan tutorial yang berguna.
- Selalu coba berfikir kritis dan terus berlatih. Praktikkan implementasi model dan teknik secara berkala untuk memperoleh pengalaman dan memperbaiki kemampuan Anda.
Dengan mengikuti saran di atas, Anda dapat mempelajari fine-tuning dan embedding dengan cara yang efektif dan efisien. Selamat belajar!
https://t.me/tanyakukuhtwbot ini adalah chatbot yang saya buat menggunakan GPT-3 open AI model Davinci-003
