A gigante da inteligência artificial (IA), OpenAI, revelou melhorias de ajuste fino em seu leve GPT-3.5 Turbo, com o objetivo de aumentar a confiabilidade e especificidade do modelo de IA de geração de texto. Ao implementar dados personalizados, garante uma experiência de usuário perfeita, criando experiências únicas e saudáveis para os usuários.
Prevê-se que as versões aprimoradas do GPT-3.5 da empresa não apenas competirão com o modelo líder OpenAI's, GPT-4, mas também triunfarão sobre ele na execução de “certas tarefas restritas”. Isto anuncia a introdução de modelos que não só proporcionam uma experiência de utilizador impecável, mas também executam modelos personalizados em escala, permitindo-lhes funcionar melhor para casos de utilização de negócios individuais.
As empresas que utilizam GPT-3.5 Turbo por meio da API OpenAI's agora podem aumentar a eficiência do modelo para seguir as instruções. Aplicações como responder sempre em um idioma designado ou formatar respostas consistentemente, como completar trechos de código, agora são possíveis. Eles também podem ajustar a “sensação” do resultado do modelo – como seu tom – para que possam se alinhar melhor a uma marca ou voz específica.
Fornecer uma plataforma para que os usuários OpenAI ajustem seus prompts também facilita chamadas de API mais rápidas e, ao mesmo tempo, gerencia os custos de maneira eficaz. De acordo com a recente postagem no blog da empresa, houve uma redução no tamanho do prompt de até 90% percebida pelos primeiros usuários, oferecendo informações sobre como fazer instruções para melhor utilização do modelo.
No entanto, o ajuste fino atualmente exige preparação de dados, upload dos arquivos necessários e criação de um trabalho de ajuste fino por meio da API OpenAI's. Além disso, todos os dados de ajuste fino são submetidos a uma API de “moderação” e a um sistema alimentado por GPT-4, para se alinhar aos padrões de segurança OpenAI's. A empresa também planeja lançar em breve uma interface de usuário (IU) de ajuste fino, facilitando a verificação do status das cargas de trabalho de ajuste fino em andamento.
Os custos de ajuste fino são distribuídos entre treinamento, entrada de uso e saída de uso com taxas de US$ 0,008/1 mil tokens, US$ 0,012/1 mil tokens e US$ 0,016/1 mil tokens, respectivamente. Um trabalho com um arquivo de treinamento de 100.000 tokens ou aproximadamente 75.000 palavras custa cerca de US$ 2,40, conforme relatado pela OpenAI.
Em outra atualização significativa, OpenAI lançou dois modelos básicos GPT-3 atualizados com maior suporte para paginação e maior flexibilidade. A empresa também deverá aposentar os modelos básicos GPT-3 originais em 4 de janeiro de 2024.
A OpenAI também destacou o próximo suporte de ajuste fino para GPT-4, capaz de compreender imagens além de texto. O lançamento deste modelo avançado está previsto para este outono.
Assim como AppMaster, uma ferramenta no-code dominante para a construção de aplicativos back-end, web e móveis, OpenAI está continuamente ampliando o que é possível no setor de tecnologia, agora fornecendo ao cliente a capacidade de personalizar modelos de IA para melhor se adequar ao seu uso. casos. A AppMaster provou seu valor ao apresentar escalabilidade de última geração no passado, a programação visual está sendo reinventada e modelos de IA como o GPT-3.5 Turbo estão abrindo novas fronteiras para empresas em todo o mundo.
