OpenAI propose le réglage fin (fine-tuning) pour GPT-3.5 Turbo, suscitant à la fois enthousiasme et critiques.
Summary:
Les développeurs peuvent désormais affiner GPT-3.5 Turbo, proposé par OpenAI, pour améliorer les performances de l'IA sur des tâches spécifiques à l'aide de données dédiées. Cette introduction suscite à la fois enthousiasme et critiques. L'affinage permet de personnaliser les capacités du modèle pour répondre à des besoins spécifiques. Cependant, des facteurs tels que la configuration et les coûts continus doivent être pris en compte. Les versions affinées grâce à l'affinage ont un coût plus élevé. OpenAI garantit une utilisation responsable grâce à un examen minutieux des données et conserve le contrôle sur les entrées.
OpenAI a rendu la fonctionnalité de fine-tuning disponible pour GPT-3.5 Turbo, permettant aux développeurs d'IA d'améliorer les performances sur des tâches spécifiques en utilisant des données dédiées. Cette évolution a suscité à la fois de l'excitation et des critiques de la part des développeurs. En réponse aux commentaires, OpenAI a précisé que le fine-tuning donne aux développeurs la possibilité de personnaliser les capacités de GPT-3.5 Turbo pour répondre à leurs besoins spécifiques. Par exemple, les développeurs peuvent affiner le modèle pour générer du code personnalisé ou résumer efficacement des documents juridiques en allemand, en utilisant des données provenant de leurs propres activités commerciales.
L'introduction du fine-tuning a reçu une réponse prudente de la part des développeurs. Joshua Segeren, utilisateur X, a fait remarquer que bien que le fine-tuning soit intrigant, il ne constitue peut-être pas une solution complète. Segeren a mentionné que l'amélioration des prompts, l'utilisation de bases de données vectorielles pour des recherches sémantiques, ou la transition vers GPT-4 produisent souvent de meilleurs résultats que l'entraînement personnalisé. Il existe également d'autres facteurs à prendre en compte, tels que les coûts de configuration et de maintenance permanente.
Les modèles de base de GPT-3.5 Turbo commencent à un tarif de 0,0004 $ par 1 000 jetons. Cependant, les versions affinées obtenues grâce au fine-tuning ont un coût plus élevé de 0,012 $ par 1 000 jetons d'entrée et de 0,016 $ par 1 000 jetons de sortie. Il y a également des frais de formation initiaux basés sur le volume de données utilisé. Cette fonctionnalité est particulièrement importante pour les entreprises et les développeurs souhaitant créer des interactions utilisateur personnalisées. Par exemple, les organisations peuvent affiner le modèle pour qu'il corresponde à la voix de leur marque, garantissant ainsi que le chatbot présente une personnalité et un ton cohérents qui reflètent l'identité de la marque.
Pour garantir une utilisation responsable de la fonctionnalité de fine-tuning, les données d'entraînement sont examinées à l'aide de l'API de modération d'OpenAI et du système de modération alimenté par GPT-4. Cela garantit que la sortie affinée respecte les normes de sécurité établies par OpenAI en détectant et en supprimant les données d'entraînement potentiellement dangereuses. Cela signifie également qu'OpenAI a un certain contrôle sur les données entrées dans ses modèles.
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Published At
8/23/2023 10:57:06 AM
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