WhatsApp チャットで言語モデルを構築する

チャットボットは、デジタル プラットフォームとのやり取りを間違いなく変革しました。複雑なタスクを処理するための基礎となる言語モデルの機能は目覚ましい進歩を遂げているにもかかわらず、ユーザー エクスペリエンスはしばしば不十分であり、非人間的で孤立しているように感じられます。

会話をより親近感のあるものにするために、WhatsApp で友人にテキスト メッセージを送信するのと同じように、私のカジュアルな文体をエミュレートできるチャットボットを想像しました。

この記事では、WhatsApp チャット メッセージを入力データとして使用して、合成会話を生成する (小規模な) 言語モデルを構築する私の旅を説明します。その過程で、実際の Python 実装によって補完された、視覚的でできればわかりやすい方法で GPT アーキテクチャの内部動作を解明しようとします。完全なプロジェクトは私の GitHub で見つけることができます。

注記：モデル クラス自体は、Andrej Karpathy のビデオ シリーズから抜粋された大きな塊であり、私のニーズに合わせて調整されています。彼のチュートリアルを強くお勧めします。