OpenAI mengumumkan beberapa fitur API penyempurnaan baru dan program Model Kustom yang diperluas

Tahun lalu, OpenAI pertama kali meluncurkan API penyesuaian layanan mandiri untuk GPT-3.5. Penyempurnaan dapat membantu LLM lebih memahami konten dan menambah pengetahuan dan kemampuan yang ada untuk tugas tertentu. Sejak diluncurkan, ribuan organisasi telah menggunakan API penyempurnaan untuk menghasilkan kode yang lebih baik, untuk meringkas teks dalam format tertentu, dan banyak lagi.

Hari ini, OpenAI mengumumkan beberapa fitur baru bagi pengembang untuk memberi mereka kontrol lebih besar atas penyesuaian. Baca tentang mereka di bawah.

• Menyimpan pos pemeriksaan model yang telah disempurnakan secara penuh selama setiap periode pelatihan untuk mengurangi kebutuhan pelatihan ulang berikutnya, terutama dalam kasus overfitting
• UI Playground baru yang berdampingan untuk membandingkan kualitas dan kinerja model, memungkinkan evaluasi manusia terhadap output beberapa model atau menyempurnakan snapshot berdasarkan satu perintah
• Dukungan untuk integrasi dengan platform pihak ketiga yang memungkinkan pengembang berbagi data penyesuaian mendetail ke seluruh tumpukan mereka
• Metrik dihitung berdasarkan kumpulan data validasi (sebelumnya merupakan kumpulan sampel) pada akhir setiap zaman untuk memberikan visibilitas yang lebih baik terhadap kinerja model (kehilangan dan akurasi token) dan memberikan masukan mengenai kemampuan generalisasi model
• Kemampuan untuk mengonfigurasi hyperparameter yang tersedia dari Dasbor (bukan hanya melalui API atau SDK)
• Berbagai peningkatan pada Dashboard penyempurnaan, termasuk kemampuan untuk mengonfigurasi hyperparameter, melihat metrik pelatihan yang lebih detail, dan menjalankan kembali tugas dari konfigurasi sebelumnya.

Hari ini, OpenAI juga mengumumkan penawaran penyesuaian bantuan sebagai bagian dari program Model Kustom. Melalui Assisted fine-tuning, sekelompok peneliti OpenAI yang berdedikasi akan menggunakan teknik di luar API fine-tuning, seperti hyperparameter tambahan dan berbagai metode parameter-efisien fine-tuning (PEFT) untuk melatih dan mengoptimalkan model untuk domain tertentu. Program ini akan sangat membantu organisasi yang membutuhkan dukungan untuk membangun jalur data pelatihan yang efisien, sistem evaluasi, serta parameter dan metode yang disesuaikan untuk meningkatkan kinerja model untuk domain spesifik mereka. Selain penyesuaian yang dibantu, OpenAI juga membantu organisasi dalam melatih model yang dibuat khusus dari awal yang memahami bisnis, industri, atau domain mereka.

“Dengan OpenAI, sebagian besar organisasi dapat melihat hasil yang berarti dengan cepat menggunakan API penyempurnaan layanan mandiri. Untuk organisasi mana pun yang perlu menyempurnakan model mereka lebih dalam atau memasukkan pengetahuan baru yang spesifik domain ke dalam model, program Model Kustom kami dapat membantu,” tulis tim OpenAI.