OpenAI ने GPT-3.5 Turbo के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग की शुरुआत की है, जिससे उत्साह और आलोचना कींचन हो रही है।
Summary:
ओपनएआई द्वारा पेश की जाने वाली GPT-3.5 टर्बो को अब डेवलपर्स मिश्रित डेटा का उपयोग करके एआई क्षमता को पहले से बेहतर बनाने के लिए फाइन-ट्यून कर सकते हैं। इस परिचय ने उत्साह और आलोचना दोनों को प्राप्त किया है। फाइन-ट्यूनिंग, मॉडल की क्षमताओं का परिवर्तन करके विशेष आवश्यकताओं को पूरा करने की क्षमता प्रदान करती है। हालांकि, सेटअप और चलने के खर्च की तरह के कारकों को ध्यान में रखना चाहिए। फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से सुधारित संस्करण अधिक लागत में उपलब्ध होते हैं। ओपनएआई डेटा की संयमित कार्यनीति और इनपुट पर नियंत्रण बनाए रखकर जिम्मेदार उपयोग सुनिश्चित करता है।
OpenAI ने अब GPT-3.5 टर्बो के लिए फाइन-ट्यूनिंग की सुविधा उपलब्ध करा दी है, जिससे AI डेवलपर्स विशेष कार्यों पर प्रदर्शन को बेहतर बना सकते हैं वह भी विशेष डेटा का उपयोग करके। यह विकास डेवलपर्स से उत्साह और आलोचना दोनों को उत्पन्न किया है। सुचना को ध्यान में रखते हुए, OpenAI ने स्पष्ट किया है कि फाइन-ट्यूनिंग डेवलपर्स को योग्यताओं को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार GPT-3.5 टर्बो की अवधारणाएं अनुकूलित करने की क्षमता प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, डेवलपर्स मॉडल को साझा व्यवसायिक कार्यों से पुनर्जीवित करने के लिए या वेर्मेन का विवरण-सारांशीकरण करने के लिए जर्मन में जानकारी का उपयोग करके मॉडल को फाइन-ट्यून कर सकते हैं।
फाइन-ट्यूनिंग की पेशकश को डेवलपर्सों ने सतर्कता से स्वीकारा है। जोशुआ सीगरन, एक X उपयोगकर्ता, ने ध्यान दिया कि हालांकि फाइन-ट्यूनिंग रोचक है, लेकिन यह एक संपूर्ण समाधान नहीं हो सकता है। सीगरन ने इसके अलावा संकेत को सुधारने, सेमैंटिक सर्च के लिए वेक्टर डाटाबेस का उपयोग करने या GPT-4 में रिसर्च होना बेहतर परिणाम देता है। स्थापना और निरंतर रखरखाव लागतों जैसे अन्य फैक्टर्स को भी ध्यान में रखना होगा।
GPT-3.5 टर्बो के बेस मॉडल प्रति 1,000 टोकन की दर पर $0.0004 के रेट पर शुरू होते हैं। हालांकि, फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से पूर्णत: पश्चिमाीकृत संस्करण $0.012 प्रति 1,000 इनपुट टोकन और $0.016 प्रति 1,000 आउटपुट टोकन की उच्च लागत से प्राप्त होते हैं। इसके अलावा, आदि उन्मुखी की रचना का मूल्यांकन करने के लिए प्रशिक्षण शुल्क भी होता है। यह सुविधा विशेष रूप से उद्यमों और डेवलपर्स के लिए महत्वपूर्ण होती है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ता इंटरैक्शन बनाना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, संगठन अपने ब्रांड की आवाज से मॉडल को योग्युता के साथ बहुत भविष्यवाणी कर सकते हैं, इस से यह सुनिश्चित होता है कि चैटबॉट स्वतंत्र व्यक्तित्व और भाषा प्रदर्शित करता है जो ब्रांड उर्जा को प्रतिष्ठानित करता है।
फाइन-ट्यूनिंग की संभावित उपयोग की जिम्मेदारी सुनिश्चित करने के लिए, प्रशिक्षण डेटा को OpenAI के मॉडरेशन एपीआई और GPT-4 द्वारा संचार प्रणाली के माध्यम से जांचा जाता है। इससे सुनिश्चित होता है कि पुनः संशोधित आउटपुट OpenAI की स्थापित सुरक्षा निर्धारितियों का पालन करता है और पोटेंशियली असुरक्षित प्रशिक्षण डेटा को पकड़कर निकाल देता है। इसका मतलब है कि OpenAI के मॉडल में दर्ज किए जाने वाले डेटा पर उसका नियंत्रण होता है।
अन्य समाचारों में, एक शीर्ष यूके विश्वविद्यालय ने एक AI स्टार्टअप के साथ भारतीय मार्केट का विश्लेषण करने के लिए साझेदारी की है।
Published At
8/23/2023 10:57:06 AM
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