OpenAI anuncia vários novos recursos de API de ajuste fino e programa expandido de modelo personalizado

No ano passado, a OpenAI lançou pela primeira vez sua API de ajuste fino de autoatendimento para GPT-3.5. O ajuste fino pode ajudar os LLMs a compreender melhor o conteúdo e aumentar seu conhecimento e capacidades existentes para uma tarefa específica. Desde o seu lançamento, milhares de organizações usaram API de ajuste fino para gerar código melhor, resumir texto em um formato específico e muito mais.

Hoje, OpenAI anunciou vários novos recursos para os desenvolvedores dar-lhes mais controle sobre o ajuste fino. Leia sobre eles abaixo.

• Salvar um ponto de verificação de modelo completo e ajustado durante cada época de treinamento para reduzir a necessidade de retreinamento subsequente, especialmente em casos de overfitting
• Uma nova IU lado a lado do Playground para comparar a qualidade e o desempenho do modelo, permitindo a avaliação humana das saídas de vários modelos ou o ajuste fino de instantâneos em um único prompt
• Suporte para integrações com plataformas de terceiros para permitir que os desenvolvedores compartilhem dados detalhados de ajuste fino com o restante de sua pilha
• Métricas calculadas no conjunto de dados de validação (anteriormente um lote de amostra) no final de cada época para fornecer melhor visibilidade do desempenho do modelo (perda de token e precisão) e fornecer feedback sobre a capacidade de generalização dos modelos
• A capacidade de configurar hiperparâmetros disponíveis no Dashboard (em vez de apenas por meio da API ou SDK)
• Várias melhorias no painel de ajuste fino, incluindo a capacidade de configurar hiperparâmetros, visualizar métricas de treinamento mais detalhadas e executar novamente trabalhos de configurações anteriores.

Hoje, a OpenAI também anunciou a oferta de ajuste fino assistido como parte do programa Custom Model. Por meio do ajuste fino assistido, um grupo dedicado de pesquisadores da OpenAI usará técnicas além da API de ajuste fino, como hiperparâmetros adicionais e vários métodos de ajuste fino eficiente de parâmetros (PEFT) para treinar e otimizar modelos para um domínio específico. Este programa será realmente útil para organizações que precisam de suporte para construir pipelines de dados de treinamento eficientes, sistemas de avaliação e parâmetros e métodos personalizados para melhorar o desempenho do modelo em seu domínio específico. Além do ajuste fino assistido, a OpenAI também ajuda as organizações a treinar do zero um modelo desenvolvido especificamente para entender seu negócio, setor ou domínio.

“Com o OpenAI, a maioria das organizações pode ver resultados significativos rapidamente com a API de ajuste fino de autoatendimento. Para qualquer organização que precise ajustar mais profundamente seus modelos ou incorporar novos conhecimentos específicos de domínio ao modelo, nossos programas de modelo personalizado podem ajudar”, escreveu a equipe da OpenAI.