Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe je een OpenAI-integratie kunt ontwerpen voor geautomatiseerde fine-tuning en parameteroptimalisatie van jouw AI-model, gebaseerd op jouw specificaties. **1. Trainingsgegevens en Doelstelling** - **Trainingsgegevens:** Klantfeedbackteksten met labels: positief, neutraal, negatief. - **Doel van het model:** Een classifier die automatisch de sentimentpositie van klantfeedback kan bepalen. **2. Parameters en Hyperparameters voor Automatische Optimalisatie** - **Te optimaliseren parameters:** - Learning rate (leersnelheid) - Batch size (batchgrootte) - **Aanpak:** - Gebruik hyperparameter search (bijvoorbeeld grid search, random search, of Bayesian optimization) om de optimale instellingen te vinden. **3. Technische Omgeving en Tools** - **Programmeertaal:** Python 3.9 - **SDK:** OpenAI Python SDK - **Modellen:** - Voor fine-tuning: `curie`, `davinci` of een geschikt GPT-model dat getraind kan worden op classificatie. - Voor efficiënte fine-tuning: gebruik de OpenAI API voor fine-tuning met aangepaste data. **4. Aanbevolen OpenAI-modellen en API-functionaliteiten** - **Modellen:** - `text-davinci-003` of `gpt-3.5-turbo` voor classificatie (hoewel fine-tuning op GPT-3 modellen mogelijk is, afhankelijk van de API-ondersteuning). - Voor fine-tuning: gebruik de GPT-3.3 modellen (`ada`, `babbage`, `curie`, `davinci`) afhankelijk van complexiteit en kosten. - **API-functionaliteiten:** - `fine-tunes.create` voor het trainen van het aangepaste model. - `fine-tunes.list`, `fine-tunes.get`, `fine-tunes.cancel` voor beheer. - Automatisering van hyperparameterinvoer via aangepaste scripts. **5. Voorbeeld Workflow en API-aanroepen** **a) Data Voorbereiding** Zorg dat je data in JSONL-formaat is, bijvoorbeeld: ```json {"prompt": "De klant was zeer tevreden over de service.", "completion": " positief"} {"prompt": "De levering was te laat en onvriendelijk personeel.", "completion": " negatief"} {"prompt": "De ervaring was gemiddeld, niets bijzonders.", "completion": " neutraal"} ``` **b) Fine-tuning Initiëren met Hyperparameters** Gebruik bijvoorbeeld een Python-script: ```python import openai # Set API-sleutel openai.api_key = 'jouw-api-sleutel' # Fine-tuning starten response = openai.FineTune.create( training_file='file-ID-van-je-data', model='davinci', n_epochs=4, batch_size=32, learning_rate_multiplier=0.1, compute_classification_metrics=True, classification_n_classes=3 ) print(response) ``` **c) Automatische Hyperparameteroptimalisatie** - Bouw een script dat meerdere fine-tune runs start met verschillende combinaties van `batch_size` en `learning_rate_multiplier`. - Verzamel de resultaten (bijvoorbeeld classificatie-accurates, loss). - Gebruik bijvoorbeeld `Optuna` of `Ray Tune` voor Bayesian optimalisatie. **d) Workflow voor Continue Verbetering** - **Stap 1:** Dataset uitbreiden en labelen. - **Stap 2:** Automatisch nieuwe fine-tunes starten met verschillende hyperparameters. - **Stap 3:** Resultaten verzamelen en analyseren. - **Stap 4:** Beste hyperparameters selecteren en model opnieuw trainen. - **Stap 5:** Model deployment en monitoring. **e) Voorbeeld van resultaatcontrole en evaluatie** Gebruik bijvoorbeeld API-aanroepen om de prestaties te meten: ```python # Na fine-tune, test met nieuwe data response = openai.Completion.create( model='fine-tuned-model-ID', prompt='De klant was niet tevreden over de service.', max_tokens=10 ) print(response.choices[0].text.strip()) # Verwacht 'negatief' ``` **6. Samenvatting** - Gebruik `fine-tunes.create` om modellen te trainen met verschillende hyperparameters. - Automatiseer dit proces met scripts en hyperparameter search tools. - Verzamel en analyseer resultaten om de beste instellingen te vinden. - Implementeer continue bijwerking door periodiek nieuwe data te gebruiken voor retraining. Wil je dat ik je help met concrete scripts of verdere details over de hyperparameteroptie?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een OpenAI-integratie die is toegespitst op uw use-case van sentimentanalyse op klantfeedback, met geautomatiseerde fine-tuning en optimalisatie van de learning rate en batch size. ### 1. Aanbevolen OpenAI Modellen en API-functionaliteiten Voor uw taak (drieklassen-classificatie: positief, neutraal, negatief) is fine-tuning een uitstekende aanpak voor een hoge nauwkeurigheid. * **Aanbevolen Base Model:** `gpt-3.5-turbo` * **Reden:** Kosteneffectief, uiterst capabel voor classificatietaken, en heeft een uitstekende prijs-prestatieverhouding voor fine-tuning. Het is het moderne, aanbevolen model voor de meeste teksttaken. * **API-functionaliteiten die u nodig heeft:** 1. **Fine-tuning API:** Voor het creëren van gefinetunede modellen. 2. **Completions API:** Voor het gebruik van uw gefinetunede model voor voorspellingen (inferentie). 3. **Files API:** Voor het uploaden van uw trainingsdata. ### 2. Ontwerp van de Trainingsdata (Dataset) Uw data moet in een specifiek JSONL-formaat (JSON Lines) worden gegoten voor de `gpt-3.5-turbo` fine-tuning. * **Formaat:** Elke regel in uw bestand is een JSON-object met een `messages` array. * **Structuur per voorbeeld:** ```json {"messages": [{"role": "system", "content": "Classificeer de sentiment van de klantfeedback als positief, neutraal of negatief."}, {"role": "user", "content": "De bezorging was extreem snel en de verpakking was perfect."}, {"role": "assistant", "content": "positief"}]} {"messages": [{"role": "system", "content": "Classificeer de sentiment van de klantfeedback als positief, neutraal of negatief."}, {"role": "user", "content": "Het product was oké, niks speciaals."}, {"role": "assistant", "content": "neutraal"}]} {"messages": [{"role": "system", "content": "Classificeer de sentiment van de klantfeedback als positief, neutraal of negatief."}, {"role": "user", "content": "Ik ben zeer teleurgesteld. Het product was kapot bij aankomst."}, {"role": "assistant", "content": "negatief"}]} ``` * **Hoeveelheid:** Streef naar minstens 100-500 gelabelde voorbeelden per klasse voor een robuust model. Hoe meer en gevarieerder, hoe beter. ### 3. Automatische Parameter- en Hyperparameteroptimalisatie U wilt `learning_rate` en `batch_size` automatiseren. De OpenAI Fine-tuning API biedt niet direct een "auto-optimize" knop, dus u moet dit zelf bouwen met een evaluatielus. * **Parameters om te testen:** * `batch_size`: Probeer waarden zoals `16`, `32`, `64`, `128`. Kleinere batches kunnen betere generalisatie geven, grotere batches zijn sneller. * `learning_rate`: Probeer de aanbevolen waarden van OpenAI: `1e-5`, `1.2e-5`, `2e-5`, `3e-5`. De `learning_rate` is sterk afhankelijk van de `batch_size` (vaak: hogere batch size → hogere learning rate). * **n_epochs**: Het aantal keer dat het model door de volledige dataset gaat. Begin met de standaardwaarde en pas deze eventueel aan op basis van early stopping. * **Workflow voor Optimalisatie:** 1. Split uw data in een **trainingsset** (bijv. 90%) en een **testset** (bijv. 10%). 2. Maak een lijst van parametercombinaties (`batch_size`, `learning_rate`) die u wilt testen. 3. Voor elke combinatie: * Start een fine-tuning job. * Wacht tot deze klaar is. * Test het resulterende model op uw **testset** (houdt deze volledig apart!). * Sla de prestaties (bijv. nauwkeurigheid) en de gebruikte parameters op. 4. Selecteer de parametercombinatie met de hoogste prestatie op de testset. 5. Train het uiteindelijke model met de beste parameters op de *volledige dataset*. ### 4. Voorbeelden van API-aanroepen (Python 3.9 met OpenAI SDK) Eerst installeert u de library: `pip install openai` **Stap 1: Uploaden van trainingsdata** ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="uw_api_key") # Upload het JSONL-bestand file_response = client.files.create( file=open("klantfeedback_train.jsonl", "rb"), purpose="fine-tune" ) training_file_id = file_response.id print(f"File ID: {training_file_id}") ``` **Stap 2: Starten van een Fine-Tuning Job (met specifieke parameters)** ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="uw_api_key") # Start een job met specifieke hyperparameters response = client.fine_tuning.jobs.create( training_file="file-abc123", # Gebruik de file_id van stap 1 model="gpt-3.5-turbo", hyperparameters={ "batch_size": 32, # Te optimaliseren parameter "learning_rate_multiplier": 2e-5 # Te optimaliseren parameter } ) job_id = response.id print(f"Fine-tuning job gestart met ID: {job_id}") ``` **Stap 3: Status controleren en resultaten ophalen** ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="uw_api_key") # Controleer de status van een job job_status = client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123") print(f"Status: {job_status.status}") print(f"Gefinetuned model ID: {job_status.fine_tuned_model}") # Als de status 'succeeded' is, is het model klaar voor gebruik. fine_tuned_model_id = job_status.fine_tuned_model ``` **Stap 4: Gebruik het gefinetunede model voor inferentie** ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="uw_api_key") completion = client.chat.completions.create( model=fine_tuned_model_id, # Bijv. "ft:gpt-3.5-turbo-0613:uw-organisatie::abc123" messages=[ {"role": "system", "content": "Classificeer de sentiment van de klantfeedback als positief, neutraal of negatief."}, {"role": "user", "content": "De website is erg gebruiksvriendelijk en snel."} ] ) print(completion.choices[0].message.content) # Verwachtte output: "positief" ``` ### 5. Workflow voor Continue Verbetering Om uw model in de loop der tijd te verbeteren, implementeert u een feedbackloop: 1. **Gebruik in Productie:** Classificeer nieuwe, onzichtbare klantfeedback met uw model. 2. **Verzamel Feedback:** Implementeer een mechanisme (bijv. een "Was deze classificatie correct?" knop) waar menselijke beoordelaars de voorspellingen van het model kunnen valideren of corrigeren. 3. **Bouw een Nieuwe Dataset:** De gecorrigeerde voorbeelden worden toegevoegd aan een nieuwe dataset. 4. **Automatiseer Her-training:** Stel een periodieke job in (bijv. wekelijks of maandelijks) die: * De nieuwe, geverifieerde data ophaalt. * Deze samenvoegt met de bestaande dataset (of gebruikt voor incrementele training). * De hyperparameter-optimalisatielus opnieuw uitvoert (of een verkorte versie daarvan). * Een nieuwe, verbeterde versie van het model traint. * Het oude model vervangt door het nieuwe model in productie. Dit creëert een zelfverbeterend systeem waar de nauwkeurigheid van het model continu toeneemt naarmate het meer geverifieerde data verwerkt.