Компания OpenAI объявила о возможности тонкой настройки своих мощных языковых моделей, включая GPT-3.5 Turbo и GPT-4.
Тонкая настройка позволяет разработчикам адаптировать модели к конкретным условиям использования и развертывать их в масштабе. Этот шаг призван преодолеть разрыв между возможностями ИИ и реальными приложениями, предвещая новую эру высокоспециализированного взаимодействия ИИ.
Уже первые испытания дали впечатляющие результаты, а доработанная версия GPT-3.5 Turbo продемонстрировала способность не только соответствовать, но и превосходить возможности базового GPT-4 при решении некоторых узких задач.
Все данные, передаваемые в API тонкой настройки, остаются собственностью заказчика, что обеспечивает сохранность конфиденциальной информации и исключает ее использование для обучения других моделей.
Внедрение тонкой настройки вызвало значительный интерес со стороны разработчиков и предприятий. С момента появления GPT-3.5 Turbo растет потребность в настройке моделей для создания уникального пользовательского опыта.
Тонкая настройка открывает широкие возможности в различных областях применения, включая:
Улучшение управляемости: Разработчики теперь могут настраивать модели для более точного выполнения инструкций. Например, компания, желающая получать последовательные ответы на определенном языке, может сделать так, чтобы модель всегда отвечала на этом языке.
Надежное форматирование выходных данных: Последовательное форматирование ответов, генерируемых искусственным интеллектом, имеет решающее значение, особенно для таких приложений, как завершение кода или составление вызовов API. Тонкая настройка улучшает способность модели генерировать ответы в правильном формате, повышая удобство работы пользователя.
Пользовательский тон: Тонкая настройка позволяет компаниям уточнить тон модели, чтобы он соответствовал тону их бренда. Это обеспечивает последовательность и единство стиля общения.
Одним из существенных преимуществ доработанного GPT-3.5 Turbo является увеличенная производительность обработки токенов. Благодаря возможности обработки 4 тыс. токенов, что вдвое больше, чем в предыдущих моделях с тонкой настройкой, разработчики могут оптимизировать размеры своих запросов, что приводит к ускорению вызовов API и экономии средств.
Для достижения оптимальных результатов тонкую настройку можно сочетать с такими методами, как проектирование подсказок, поиск информации и вызов функций. В ближайшие месяцы OpenAI планирует внедрить поддержку тонкой настройки с помощью вызова функций и gpt-3.5-turbo-16k.
Процесс тонкой настройки включает в себя несколько этапов, в том числе подготовку данных, загрузку файлов, создание задания на тонкую настройку и использование тонкой настройки в производстве. OpenAI работает над пользовательским интерфейсом, упрощающим управление заданиями тонкой настройки.
Структура цен на тонкую настройку состоит из двух компонентов: первоначальной стоимости обучения и стоимости использования.
Обучение: $0,008 / 1 тыс. жетонов
Стоимость использования: $0,012 / 1 тыс. жетонов
Выходные данные по использованию: $0,016 / 1 тыс. токенов
Также было объявлено о выпуске обновленных моделей GPT-3 — babbage-002 и davinci-002, которые заменяют существующие модели и позволяют производить тонкую настройку для дальнейшей кастомизации.
Последние анонсы подчеркивают стремление OpenAI создавать решения в области искусственного интеллекта, которые могут быть адаптированы к уникальным потребностям предприятий и разработчиков.