OpenAI annonce plusieurs nouvelles fonctionnalités d'API de réglage fin et un programme de modèle personnalisé étendu
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Notes clés
- OpenAI étend ses capacités de réglage fin avec de nouvelles fonctionnalités, un réglage fin assisté et des modèles formés sur mesure, permettant aux organisations d'adapter leurs modèles de langage à des besoins spécifiques.
L'année dernière, OpenAI a lancé pour la première fois son API de réglage fin en libre-service pour GPT-3.5. Un réglage fin peut aider les LLM à mieux comprendre le contenu et à augmenter ses connaissances et capacités existantes pour une tâche spécifique. Depuis son lancement, des milliers d'organisations ont utilisé l'API de réglage fin pour générer un meilleur code, résumer le texte dans un format spécifique, et bien plus encore.
Aujourd'hui, OpenAI annoncé plusieurs nouvelles fonctionnalités destinées aux développeurs pour leur donner plus de contrôle sur les réglages fins. Découvrez-les ci-dessous.
- Sauvegarde d'un point de contrôle de modèle entièrement affiné au cours de chaque période de formation pour réduire le besoin de recyclage ultérieur, en particulier dans les cas de surapprentissage
- Une nouvelle interface utilisateur Playground côte à côte pour comparer la qualité et les performances des modèles, permettant une évaluation humaine des sorties de plusieurs modèles ou d'affiner les instantanés à partir d'une seule invite.
- Prise en charge des intégrations avec des plates-formes tierces pour permettre aux développeurs de partager des données de réglage détaillées avec le reste de leur pile
- Métriques calculées sur l'ensemble de données de validation (auparavant un lot échantillonné) à la fin de chaque époque pour offrir une meilleure visibilité sur les performances du modèle (perte de jetons et précision) et donner un retour sur la capacité de généralisation des modèles
- La possibilité de configurer les hyperparamètres disponibles depuis le tableau de bord (plutôt que uniquement via l'API ou le SDK)
- Diverses améliorations apportées au tableau de bord de réglage fin, notamment la possibilité de configurer des hyperparamètres, d'afficher des métriques de formation plus détaillées et de réexécuter les tâches à partir de configurations précédentes.
Aujourd'hui, OpenAI a également annoncé l'offre de réglage fin assisté dans le cadre du programme Custom Model. Grâce au réglage fin assisté, un groupe dédié de chercheurs OpenAI utilisera des techniques au-delà de l'API de réglage fin, telles que des hyperparamètres supplémentaires et diverses méthodes de réglage fin efficace des paramètres (PEFT) pour former et optimiser des modèles pour un domaine spécifique. Ce programme sera très utile pour les organisations qui ont besoin d'aide pour créer des pipelines de données de formation efficaces, des systèmes d'évaluation et des paramètres et méthodes sur mesure pour améliorer les performances des modèles pour leur domaine spécifique. En plus du réglage fin assisté, OpenAI aide également les organisations à former à partir de zéro un modèle spécialement conçu qui comprend leur entreprise, leur secteur d'activité ou leur domaine.
« Avec OpenAI, la plupart des organisations peuvent obtenir rapidement des résultats significatifs grâce à l'API de réglage fin en libre-service. Pour toutes les organisations qui ont besoin d'affiner plus profondément leurs modèles ou d'incorporer de nouvelles connaissances spécifiques à un domaine dans le modèle, nos programmes de modèles personnalisés peuvent les aider », a écrit l'équipe OpenAI.
