Тонкая настройка позволяет разработчикам адаптировать модели к своим конкретным вариантам использования и дальнейшее масштабирование этих пользовательских моделей. Этот шаг направлен на преодоление разрыва между возможностями искусственного интеллекта и реальными приложениями, предвещая новую эру узкоспециализированных взаимодействий с ИИ.
Ранние тесты показали впечатляющие результаты, а доработанная версия GPT-3.5 Turbo продемонстрировала способность не только соответствовать, но даже превосходить возможности базового GPT-4 для решения определенных узких задач.
Все данные, отправляемые в API тонкой настройки и из него, остаются собственностью клиента, гарантируя конфиденциальность информации которая остается в безопасности и не используется для обучения других моделей.
Обновление вызвало значительный интерес со стороны разработчиков и бизнеса в целом. С момента появления GPT-3.5 Turbo спрос на индивидуальные модели для создания уникального пользовательского опыта постоянно растет.
Тонкая настройка открывает множество возможностей в различных вариантах использования, включая улучшенную управляемость. Разработчики теперь могут настраивать модели таким образом, чтобы они более точно следовали инструкциям. Например, компания, желающая получить согласованные ответы на определенном языке, может гарантировать, что модель всегда будет отвечать именно на этом языке.
Надежное и согласованное форматирование форматирование ответов, генерируемых искусственным интеллектом, имеет решающее значение, особенно для приложений завершающих преогромный. Тонкая настройка дает способность моделям генерировать правильно отформатированные ответы, улучшая пользовательский интерфейс и процедуры вызовов API. Получив возможность более точной настройки брендам стало проще соответствовать своему стилю коммуникации.
Одним из существенных преимуществ обновленного GPT-3.5 Turbo является его расширенная емкость для обработки токенов. Благодаря возможности обрабатывать в два раза больше токенов 4k чем в предыдущих моделях. Разработчики теперь могут оптимизировать размеры своих подсказок, что приводит к более быстрым вызовам API и экономии средств.
Для достижения оптимальных результатов тонкую настройку можно сочетать с такими методами, как оперативное проектирование, поиск информации и вызов функций. OpenAI также планирует в ближайшие месяцы внедрить поддержку тонкой настройки с помощью вызова функций и gpt-3.5-turbo - 16k.
Процесс точной настройки включает в себя несколько этапов, включая подготовку данных, загрузку файла, создание задания точной настройки и использование точно настроенной модели. OpenAI работает над пользовательским интерфейсом, чтобы упростить управление настройками.
Структура ценообразования на тонкую настройку включает в себя такие компоненты как первоначальную стоимость обучения и затраты на использование.
Обучение: $0.008 / 1 тыс. токенов
Стоимость использования: $0.012 / 1 тыс. токенов
Результат использования: $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 проводить тонкую настройку для дальнейшей индивидуализации. Эти последние анонсы подчеркивают приверженность OpenAI созданию решений на основе искусственного интеллекта, которые могут быть адаптированы для удовлетворения уникальных потребностей бизнеса и разработчиков.