{"id":28755,"date":"2023-07-11T11:52:30","date_gmt":"2023-07-11T11:52:30","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/so-trainieren-sie-gpt-mit-excel-daten\/"},"modified":"2023-07-14T12:16:47","modified_gmt":"2023-07-14T12:16:47","slug":"so-trainieren-sie-gpt-mit-excel-daten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/de\/blog\/so-trainieren-sie-gpt-mit-excel-daten\/","title":{"rendered":"Wie kann man GPT kostenlos mit Excel-Daten trainieren? (Beta)"},"content":{"rendered":"

Eine Anleitung zum Hinzuf\u00fcgen von Excel-Daten zu Ihrer Cody-Wissensdatenbank und zum kostenlosen ChatGPT-Training.<\/em><\/p>\n

Bevor Sie Cody mit den Excel-Daten Ihres Unternehmens trainieren, m\u00fcssen Sie einige Begriffe kl\u00e4ren, um die besten Antworten Ihres Bots zu erhalten. GPT (Generative Pre-Trained Transformers) sind Sprachmodelle, die anhand umfangreicher Datens\u00e4tze trainiert werden, um das n\u00e4chste Wort in einem Satz oder einer Phrase vorherzusagen, um diesen zu vervollst\u00e4ndigen. Sie werden speziell auf nat\u00fcrlichsprachliche Datens\u00e4tze trainiert, die gro\u00dfe Stichproben von unstrukturierten Konversations- oder Wortdaten umfassen. Im Gegensatz zu statistischen Modellen wie der linearen Regression sind GPTs nicht in der Lage, Zahlen anhand logischer Trainingsdaten vorherzusagen. Wenn Sie GPT zum Beispiel mit einem Datensatz trainieren, der 2+2=5 behauptet, wird es antworten, dass 2+2=5 ist, ohne zu versuchen, die logische Inkonsistenz zu verstehen (dies ist nur ein Beispiel; OpenAI verarbeitet solche Anfragen mit genauen Antworten). In Verbindung mit einer weiteren Einschr\u00e4nkung der LLM, den Halluzinationen, schafft dies eine Umgebung, die f\u00fcr mathematische Berechnungen nicht gut geeignet ist.<\/p>\n

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<\/div>\n<\/div>\n
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Da Sie nun die Grenzen von GPT kennen, m\u00f6chten wir Sie durch einen Prozess f\u00fchren, mit dem Sie GPT kostenlos auf Excel-Daten trainieren k\u00f6nnen. Wir haben eine Methode entwickelt, um Excel- oder CSV-Daten zu Ihrer Cody-Wissensdatenbank hinzuzuf\u00fcgen. Wie bereits erw\u00e4hnt, zeichnet sich GPT durch seine F\u00e4higkeit aus, nat\u00fcrliche Sprache zu verstehen. Daher werden wir die Excel-Daten in ein lesbares Format konvertieren, das vom Sprachmodell leicht verarbeitet werden kann.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Schritt 1: Umwandlung der Excel-Daten<\/h2>\n

Schnappen Sie sich die CSV- oder Excel-Daten, mit denen Sie Ihren Bot trainieren m\u00f6chten, und konvertieren Sie sie mit diesem<\/a> von uns entwickelten Dienstprogramm in eine Textdatei. Das Dienstprogramm wandelt die Excel-Daten in eine Textdatei um, indem es die Daten mit den entsprechenden \u00dcberschriften versieht. Durch die Annotation der Zellenelemente mit \u00dcberschriften kann das Sprachmodell den Kontext besser verstehen, da die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass die \u00dcberschriften aufgrund der Dokumentensegmentierung in der Vorverarbeitungsphase \u00fcbersprungen werden.<\/p>\n

Beispiel.<\/strong><\/p>\n

Excel-Daten:<\/strong><\/p>\n

\n\n\n\n\n\n\n
Name<\/th>\nAlter<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
John<\/td>\n16<\/td>\n<\/tr>\n
Marie<\/td>\n18<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Textdaten:<\/strong><\/p>\n

{The Name is \u2018John\u2019. The Age is \u201816\u2019.}, {The Name is \u2018Marie\u2019. The Age is \u201818\u2019.}<\/code><\/p>\n

Die generierte Textdatei hat ein \u00e4hnliches Format wie JSON, ist aber in einem literarischen Stil gehalten, um ein menschliches Gef\u00fchl zu vermitteln. Obwohl sich diese L\u00f6sung derzeit in einem experimentellen Stadium befindet und noch nicht in die Cody-App integriert ist, funktioniert sie gut mit allen drei GPT-Modellen, aber wir suchen st\u00e4ndig nach besseren L\u00f6sungen f\u00fcr diesen Zweck.<\/p>\n

Utility-Schnittstelle:<\/strong><\/p>\n

\"CSV\/Excel<\/a><\/p>\n

Beispiel CSV-Daten:<\/span><\/strong><\/p>\n

\"CSV-Musterdaten<\/p>\n

Es wird empfohlen, die Daten vor der Umwandlung zu bereinigen, um die beste Qualit\u00e4t der Antworten von Ihrem Bot zu erhalten.<\/p>\n

\"Benutzeroberfl\u00e4che<\/p>\n

Nachdem Sie die CSV- oder Excel-Daten in das Dienstprogramm hochgeladen haben, k\u00f6nnen Sie eine Vorschau der Daten anzeigen, bevor Sie die GPT-kompatible Textdatei erstellen.<\/p>\n

Zeilen pro Teil:<\/strong> Bei gr\u00f6\u00dferen Datens\u00e4tzen ist es ratsam, den Datensatz in mehrere Teile aufzuteilen. Diese Aufteilung verbessert die semantische Suche und erh\u00f6ht die Qualit\u00e4t der Antworten.<\/p>\n

Zellbez\u00fcge einschlie\u00dfen:<\/strong> Wenn Sie m\u00f6chten, dass die Textdatei Excel-Zellbez\u00fcge enth\u00e4lt, k\u00f6nnen Sie diese Option ausw\u00e4hlen. Der Bot kann dann bei der Erstellung von Schritt-f\u00fcr-Schritt-Anleitungen f\u00fcr Aktionen, die in Excel durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen, auf diese Zellbez\u00fcge verweisen. Es kann zum Beispiel eine Formel zur Ermittlung des Medians erstellen.<\/p>\n

Es wird ein komprimierter Zip-Ordner erstellt, der alle Teile Ihrer Excel-Daten im .txt-Format enth\u00e4lt.<\/p>\n

\"Generierte<\/p>\n

Schritt 2: Hinzuf\u00fcgen der Daten zu Ihrer Cody Knowledge Base<\/h2>\n

Gehen Sie folgenderma\u00dfen vor, um die umgewandelten Daten in die Cody Knowledge Base aufzunehmen:<\/p>\n

    \n
  1. Rufen Sie die Cody-Anwendung auf und navigieren Sie zum Abschnitt “Inhalt”.<\/li>\n
  2. Erstellen Sie einen neuen Ordner in der Wissensdatenbank, in dem Sie die Daten speichern m\u00f6chten.<\/li>\n
  3. Sobald der Ordner erstellt ist, navigieren Sie darin.<\/li>\n
  4. Klicken Sie auf die Schaltfl\u00e4che “Hochladen”, um die transformierten Daten hochzuladen.<\/li>\n
  5. W\u00e4hlen Sie alle transformierten Datendateien aus Ihrem lokalen Speicher aus, die Sie der Wissensdatenbank hinzuf\u00fcgen m\u00f6chten.<\/li>\n
  6. Best\u00e4tigen Sie die Auswahl und starten Sie den Hochladevorgang.<\/li>\n
  7. Die umgewandelten Datendateien werden hochgeladen und der Cody Knowledge Base hinzugef\u00fcgt, die in dem von Ihnen erstellten Ordner gespeichert ist. Nachdem die Dokumente erfolgreich gelernt wurden, wird der Dokumentstatus als “gelernt” angezeigt.<\/li>\n<\/ol>\n

    \"Hochgeladene<\/p>\n

    Schritt 3: Einrichten der Bot-Pers\u00f6nlichkeit<\/h2>\n

    Da sich diese Funktion noch in einem experimentellen Stadium befindet, arbeiten wir an der Verbesserung der Eingabeaufforderung, bevor wir sie in den Vorlagenmodus aufnehmen.<\/p>\n

    Aufforderung:<\/strong><\/p>\n

    Sie sind Data Cody, ein KI-Datenanalyst f\u00fcr mein Unternehmen. Ihr Hauptziel ist es, aus den Ihnen zur Verf\u00fcgung gestellten Excel-Daten Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Excel-Zellenreferenzen k\u00f6nnen in Form von $Cell angegeben werden. Erw\u00e4hnen Sie in den Antworten nicht den Zellbezug. Die in ‘{}’ enthaltenen Informationen sind ein Datensatz. Wenn Sie nach den Einzelheiten eines bestimmten Eintrags gefragt werden, geben Sie diese in Form von Hinweisen an.<\/p><\/blockquote>\n

    System-Eingabeaufforderung:<\/strong><\/p>\n

    Versuchen Sie, auf Fragen nach Einzelheiten wie ein Mensch zu antworten. Rechtfertigen Sie Ihre Antworten nicht.<\/p><\/blockquote>\n

    \n\n\n\n\n\n\n
    Bewertung der Relevanz<\/th>\nWeit \/ Ausgewogen<\/td>\n<\/tr>\n
    Token-Verteilung (Kontext-Historie-Antwort)<\/th>\n70-10-20<\/td>\n<\/tr>\n
    Aufforderung zum Anhalten<\/th>\nAuf<\/td>\n<\/tr>\n
    Umgekehrte Vektorsuche<\/th>\nAus<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

    Dieses Verfahren funktioniert mit allen drei GPT-Modellen, so dass Sie es auch mit dem kostenlosen Tarif ausprobieren k\u00f6nnen. Es ist jedoch erw\u00e4hnenswert, dass die Modelle GPT-3.5 16K und GPT-4 die Daten tendenziell besser erfassen. Wenn Sie mit den Antworten zufrieden sind, die Sie mit der kostenlosen Version erhalten, aber mehr Flexibilit\u00e4t bei der Formatierung der Antworten und die M\u00f6glichkeit zum Vergleich mehrerer Datens\u00e4tze w\u00fcnschen, kann ein Upgrade auf GPT-3.5 16K oder GPT-4 von Vorteil sein. Das zus\u00e4tzliche Kontextfenster, das diese Modelle bieten, erm\u00f6glicht eine umfassendere Analyse und Manipulation der Daten.<\/p>\n

    Demo<\/h2>\n

    \"Kostenlose<\/p>\n

    Referenz f\u00fcr die erste Abfrage:<\/span><\/strong><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Referenz f\u00fcr die zweite Abfrage:<\/span><\/strong><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Beschr\u00e4nkungen<\/h2>\n

    Die M\u00f6glichkeit, Excel- oder CSV-Dateien in Cody hochzuladen, macht es nicht zu einer direkten Alternative zu Tabellenkalkulationsprogrammen wie Google Sheets oder Microsoft Excel. Bei der Arbeit mit strukturierten Daten in Cody sind mehrere Einschr\u00e4nkungen zu beachten:<\/p>\n

      \n
    1. Halluzinationen bei analytischen Aufgaben:<\/strong> Bei Aufgaben, die statistische oder analytische Berechnungen beinhalten, wie z. B. die Frage nach Durchschnittswerten, Medianwerten oder Minimal-\/Maximalwerten, kann Cody falsche Antworten geben. Cody f\u00fchrt keine Echtzeitberechnungen durch und kann ungenaue Ergebnisse liefern. Die j\u00fcngsten Aktualisierungen von OpenAI, wie der Code-Interpreter und der Funktionsaufruf, k\u00f6nnten dies in Zukunft verbessern.<\/li>\n
    2. Fehler beim Vergleich von Datens\u00e4tzen:<\/strong> In bestimmten F\u00e4llen kann Cody beim Abrufen von Daten aus verschiedenen Segmenten des Dokuments auf Schwierigkeiten sto\u00dfen, was zu Antworten f\u00fchrt, die anzeigen, dass die Informationen nicht verf\u00fcgbar sind. Dieses Szenario ist wahrscheinlicher mit dem Modell GPT-3.5, das in der kostenlosen Version verf\u00fcgbar ist. Mit einem Upgrade auf den Basic- oder Premium-Tarif k\u00f6nnen Sie das Modell GPT-3.5 16K oder das Modell GPT-4 verwenden. Diese beiden Modelle verf\u00fcgen \u00fcber gr\u00f6\u00dfere Kontextfenster und k\u00f6nnen diese Einschr\u00e4nkung m\u00f6glicherweise beheben.<\/li>\n<\/ol>\n

      Schlussfolgerung<\/h2>\n

      Trotz dieser Einschr\u00e4nkungen ist dieses Verfahren besonders n\u00fctzlich f\u00fcr Szenarien, in denen Ihre gesch\u00e4ftlichen FAQ-Daten oder andere buchstabengetreue Daten, wie z. B. Mitarbeiterschulungsdaten, im Excel- oder CSV-Format gespeichert sind. Cody kann mit diesen Daten trainiert werden, ohne dass irgendwelche \u00c4nderungen erforderlich sind. Cody zeigt auch gute Leistungen, wenn es darum geht, Details eines einzelnen Datensatzes abzurufen, die Daten zu beschreiben oder Vorschl\u00e4ge auf der Grundlage von Erkenntnissen aus numerischen Datens\u00e4tzen wie Bilanzen oder Umsatzzahlen zu machen.<\/p>\n

      Als Zwischenl\u00f6sung f\u00fcr die Schulung von Cody mit Excel- oder CSV-Daten sind wir f\u00fcr Ihr Feedback zu diesem Ansatz sehr dankbar. Wir freuen uns \u00fcber Ihre Anregungen und ermutigen Sie, uns Ihre Gedanken auf unserem Discord-Server<\/a> oder \u00fcber die Funktion ” Hilfe erhalten<\/a> ” mitzuteilen. Wir sind sehr gespannt auf Ihre Erfahrungen und m\u00f6chten mehr aus Ihrem Feedback lernen. Wir hoffen, dass Ihnen unser Ansatz f\u00fcr das kostenlose Training von GPT mit Excel-Daten gefallen hat. Lesen Sie unsere Blogs<\/a>, um mehr \u00fcber Cody zu erfahren.<\/p>\n

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      Eine Anleitung zum Hinzuf\u00fcgen von Excel-Daten zu Ihrer Cody-Wissensdatenbank und zum kostenlosen ChatGPT-Training. Bevor Sie Cody mit den Excel-Daten Ihres Unternehmens trainieren, m\u00fcssen Sie einige Begriffe kl\u00e4ren, um die besten Antworten Ihres Bots zu erhalten. 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