OpenAI получает вялый отклик на индивидуальное предложение ИИ

Компания заявила, что средство тонкой настройки и данные обучения, используемые для тонкой настройки, тщательно проверяются через API модерации и систему модерации на базе GPT-4.

OpenAI представила возможность тонкой настройки GPT-3.5 Turbo, позволяющую разработчикам искусственного интеллекта (ИИ) повысить производительность при выполнении конкретных задач, используя выделенные данные. Однако разработчики выразили как критику, так и энтузиазм по поводу разработки.

В OpenAI уточнили, что в процессе тонкой настройки разработчики смогут настроить возможности GPT-3.5 Turbo в соответствии со своими требованиями. Например, разработчик может настроить GPT-3.5 Turbo для создания индивидуального кода или профессионального обобщения юридических документов на немецком языке, используя набор данных, полученный в результате бизнес-операций клиента.

Теперь вы можете точно настроить GPT-3.5-Turbo! Похоже, что логический вывод значительно дороже (в 8 раз дороже). Я предполагаю, что это не повлияет на любого, у кого есть возможность развертывать свои собственные модели. https://t.co/p2LbSq4D2H

Недавнее объявление вызвало осторожную реакцию разработчиков. В комментарии, приписываемом пользователю X по имени Джошуа Сегерен, говорится, что, хотя введение тонкой настройки GPT-3.5 Turbo интригует, это не комплексное решение. По его наблюдениям, улучшение подсказок, использование векторных баз данных для семантического поиска или переход на GPT-4 часто дают лучшие результаты, чем индивидуальное обучение. Кроме того, необходимо учитывать такие факторы, как затраты на установку и текущее обслуживание.

Базовые модели GPT-3.5 Turbo начинаются по ставке 0,0004 доллара США за 1000 токенов (основные единицы, обрабатываемые расширенными языковыми моделями). Однако усовершенствованные версии за счет тонкой настройки имеют более высокую стоимость: 0,012 доллара США за 1000 входных токенов и 0,016 долларов США за 1000 выходных токенов. Кроме того, взимается первоначальная плата за обучение, связанная с объемом данных.

Эта функция имеет важное значение для предприятий и разработчиков, стремящихся обеспечить персонализированное взаимодействие с пользователем. Например, организации могут точно настроить модель так, чтобы она гармонировала с голосом своего бренда, гарантируя, что чат-бот будет обладать последовательной индивидуальностью и тоном, дополняющим идентичность бренда.

Связанный:Ведущие университеты Великобритании сотрудничают со стартапом в области искусственного интеллекта для анализа рынка криптовалют

Чтобы обеспечить ответственное использование средства тонкой настройки, данные обучения, используемые для тонкой настройки, подвергаются тщательной проверке через API модерации и систему модерации на базе GPT-4. Это делается для сохранения атрибутов безопасности модели по умолчанию на протяжении всей процедуры тонкой настройки.

Система стремится обнаруживать и устранять потенциально небезопасные данные обучения, тем самым гарантируя соответствие уточненных результатов установленным нормам безопасности OpenAI. Это также означает, что OpenAI имеет определенный уровень контроля над данными, которые пользователи вводят в свои модели.

Соберите эту статью как NFTсохранить этот момент в истории и продемонстрировать свою поддержку независимой журналистике в криптопространстве.

Журнал:AI Eye: Apple разрабатывает карманный ИИ, фейковую музыкальную сделку, гипнотизирует GPT-4

Добавить реакцию

Добавить реакцию