Cara Menyempurnakan GPT 3.5: Membuka Potensi Penuh AI '

Model bahasa terbaru Openai, GPT-3.5 Turbo, mewakili lonjakan utama ke hadapan dalam keupayaan model bahasa yang besar. Dibina di atas model keluarga GPT-3, GPT-3.5 Turbo boleh menghasilkan teks yang sangat seperti manusia semasa menjadi lebih murah dan boleh diakses daripada versi terdahulu. Walau bagaimanapun, kuasa sebenar GPT-3.5 Turbo terletak pada keupayaannya untuk disesuaikan melalui proses yang dipanggil Fine-Tuning.

Fine-penalaan membolehkan pemaju membawa data mereka sendiri untuk menyesuaikan model kepada kes-kes penggunaan tertentu dan meningkatkan prestasi dengan ketara pada tugas-tugas khusus. Dengan penalaan halus, GPT-3.5 Turbo telah dipadankan atau melebihi GPT-4 pada aplikasi sempit tertentu.

Tahap penyesuaian baru ini membuka potensi untuk perniagaan dan pemaju untuk menggunakan GPT-3.5 Turbo untuk membuat aplikasi AI yang disesuaikan, tinggi. Memandangkan penalaan halus tersedia untuk GPT-3.5 Turbo dan GPT-4 yang lebih kuat pada akhir tahun ini, kami berdiri di puncak era baru dalam AI Gunaan.

mengapa model bahasa halus?

Penalaan halus telah menjadi teknik penting untuk mendapatkan yang terbaik daripada model bahasa besar seperti GPT-3.5 Turbo. Kami mempunyai panduan berasingan mengenai penalaan GPT-3, contohnya.

Walaupun model pra-terlatih dapat menghasilkan teks yang sangat seperti manusia keluar dari kotak, keupayaan sebenar mereka dibuka melalui penalaan halus. Proses ini membolehkan pemaju menyesuaikan model dengan melatihnya pada data khusus domain, menyesuaikannya dengan kes-kes penggunaan khusus di luar apa yang dapat dicapai oleh latihan umum. Penalaan halus meningkatkan kaitan, ketepatan, dan prestasi model untuk aplikasi khusus.

penyesuaian untuk kes penggunaan tertentu

Fine-penalaan membolehkan pemaju menyesuaikan model untuk mencipta pengalaman yang unik dan dibezakan, memenuhi keperluan dan domain tertentu. Dengan melatih model pada data khusus domain, ia dapat menghasilkan output yang lebih relevan dan tepat untuk niche itu. Tahap penyesuaian ini membolehkan perniagaan membina aplikasi AI yang disesuaikan.

kebolehpercayaan dan kebolehpercayaan yang lebih baik

Penalaan halus meningkatkan keupayaan model untuk mengikuti arahan dan menghasilkan pemformatan output yang boleh dipercayai dan konsisten. Melalui latihan pada data yang diformat, model mempelajari struktur dan gaya yang dikehendaki, meningkatkan kebolehkerjaan. Ini menghasilkan output yang lebih diramalkan dan dikawal.

Prestasi yang dipertingkatkan

Penalaan halus dapat meningkatkan prestasi model dengan ketara, bahkan membolehkan turbo GPT-3.5 yang disesuaikan dengan keupayaan untuk memadankan atau melebihi keupayaan GPT-4 pada tugas khusus tertentu. Dengan mengoptimumkan model untuk domain sempit, ia mencapai hasil yang unggul dalam ruang masalah khusus berbanding dengan model generalis. Pengangkatan prestasi dari penalaan halus adalah besar.

Lihat panduan kami pada 12 alternatif sumber terbuka GPT-4, yang meneroka beberapa alat yang boleh menawarkan prestasi yang sama dan memerlukan sumber pengiraan yang lebih sedikit untuk dijalankan.

Kesan Fine-Tuning GPT 3.5-Turbo

import json
import pandas as pd

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = 'You are a teaching assistant for Machine Learning. You should help the user to answer his question.'

def create_dataset(question, answer):
    return {
        "messages": [
            {"role": "system", "content": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": question},
            {"role": "assistant", "content": answer},
        ]
    }

if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_csv("path/to/file.csv", encoding='cp1252')
    with open("train.jsonl", "w") as f:
        for _, row in df.iterrows():
            example_str = json.dumps(create_dataset(row["Question"], row["Answer"]))
            f.write(example_str + "\n")

Tutorial ini menunjukkan bagaimana anda boleh menggunakan UI untuk merapatkan model GPT. Jika anda ingin belajar bagaimana untuk mencapai perkara yang sama menggunakan API, periksa GPT-3 penalaan yang baik menggunakan Tutorial OpenAI API dan Python oleh Zougana Keita di DataCamp.

Perhatikan nada dan gaya respons.

Jika anda ingin belajar bagaimana untuk bekerja dengan pakej Openai Python untuk mengadakan perbualan dengan CHATGPT, lihat menggunakan GPT-3.5 dan GPT-4 melalui API OpenAI di blog Python di DataCamp.

Keselamatan dan Privasi

Openai mengambil keselamatan dengan serius dan mempunyai proses yang ketat sebelum melepaskan model baru, termasuk ujian, maklum balas pakar, teknik untuk meningkatkan tingkah laku model dan sistem pemantauan. Mereka bertujuan untuk membuat sistem AI yang kuat memberi manfaat dan meminimumkan risiko yang boleh dijangka.

Fine-Tuning membolehkan model penyesuaian seperti GPT-3.5 Turbo sambil mengekalkan ciri-ciri keselamatan yang penting. OpenAI menggunakan campur tangan pada pelbagai peringkat - pengukuran, perubahan model, dasar, pemantauan - untuk mengurangkan risiko dan menyelaraskan model.

OpenAI menghilangkan maklumat peribadi dari data latihan di mana boleh dilaksanakan dan mempunyai dasar terhadap penjanaan kandungan dengan maklumat individu swasta. Ini meminimumkan risiko privasi.

Untuk kes penggunaan biasa tanpa data sensitif, model OpenAI boleh dimanfaatkan dengan selamat. Tetapi untuk data proprietari atau terkawal, pilihan seperti obfuscation data, pemproses AI swasta, atau model dalaman mungkin lebih baik.

kos penalaan halus GPT 3.5-turbo

Terdapat tiga kos yang berkaitan dengan penalaan halus dan menggunakan model GPT 3.5-turbo yang disesuaikan dengan baik.

1. Penyediaan Data Latihan. Kos akan bergantung pada masa dan usaha yang diperlukan untuk sumber dan memformat data.
2. Kos latihan awal. Ini dikenakan setiap tanda data latihan. Pada $ 0.008 setiap 1,000 token, set latihan 100,000 token akan menelan kos $ 800 untuk penalaan denda awal.
3. Kos penggunaan yang berterusan. Ini dikenakan per token untuk kedua -dua input input dan output model. Pada $ 0.012 setiap 1,000 token input dan $ 0.016 setiap 1,000 token output, kos boleh ditambah dengan cepat bergantung kepada penggunaan aplikasi.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Menyempurnakan GPT 3.5: Membuka Potensi Penuh AI '. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!