OpenAI introduce la messa a punto per GPT-3.5 Turbo, scatenando eccitazione e critiche.
Summary:
Gli sviluppatori ora possono ottimizzare GPT-3.5 Turbo, offerto da OpenAI, per migliorare le prestazioni dell'IA su compiti specifici utilizzando dati dedicati. Questa introduzione ha suscitato grande entusiasmo e critiche. L'ottimizzazione consente di personalizzare le capacità del modello per soddisfare requisiti specifici. Tuttavia, bisogna tenere conto di fattori come la configurazione e i costi continui. Le versioni raffinate ottenute tramite l'ottimizzazione comportano una spesa maggiore. OpenAI assicura un uso responsabile attraverso la verifica dei dati e mantiene il controllo sugli input.
OpenAI ha reso ora disponibile il fine-tuning per GPT-3.5 Turbo, consentendo agli sviluppatori di IA di migliorare le prestazioni su specifici compiti utilizzando dati dedicati. Questo sviluppo ha generato sia entusiasmo che critiche da parte degli sviluppatori. In risposta al feedback, OpenAI ha chiarito che il fine-tuning dà agli sviluppatori la possibilità di personalizzare le capacità di GPT-3.5 Turbo per soddisfare le loro esigenze specifiche. Ad esempio, gli sviluppatori possono adattare il modello per generare codice personalizzato o riassumere efficacemente documenti legali in tedesco, utilizzando dati provenienti dalle proprie operazioni commerciali.
L'introduzione del fine-tuning ha ricevuto una risposta cauta da parte degli sviluppatori. Joshua Segeren, un utente X, ha osservato che, sebbene il fine-tuning sia intrigante, potrebbe non essere una soluzione esaustiva. Segeren ha menzionato che migliorare le istruzioni, utilizzare database vettoriali per ricerche semantiche o passare a GPT-4 spesso produce risultati migliori rispetto all'addestramento personalizzato. Ci sono anche altri fattori da considerare, come i costi di installazione e di manutenzione in corso.
I modelli di base di GPT-3.5 Turbo partono da un prezzo di $0,0004 per 1.000 token. Tuttavia, le versioni perfezionate ottenute tramite il fine-tuning hanno un costo più elevato di $0,012 per 1.000 token di input e $0,016 per 1.000 token di output. Vi è inoltre una tariffa di addestramento iniziale basata sul volume dei dati utilizzati. Questa caratteristica è particolarmente significativa per le aziende e gli sviluppatori che desiderano creare interazioni personalizzate con gli utenti. Ad esempio, le organizzazioni possono perfezionare il modello per abbinarlo alla voce del proprio marchio, garantendo che il chatbot possieda una personalità e un tono coerenti che riflettono l'identità del marchio.
Per garantire un uso responsabile delle capacità di fine-tuning, i dati di addestramento vengono analizzati tramite l'API di moderazione di OpenAI e il sistema di moderazione basato su GPT-4. Ciò assicura che l'output perfezionato rispetti gli standard di sicurezza stabiliti da OpenAI rilevando ed eliminando eventuali dati di addestramento potenzialmente non sicuri. Significa anche che OpenAI ha un certo controllo sui dati inseriti nei suoi modelli.
In altre notizie, una prestigiosa università nel Regno Unito si è associata a una startup di intelligenza artificiale per analizzare il mercato delle criptovalute.
Published At
8/23/2023 10:57:06 AM
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