OpenAI анонсує кілька нових функцій API для точного налаштування та розширену програму Custom Model
2 хв. читати
Опубліковано
Поділитися цією статтею
Удосконалити цей посібник
Прочитайте нашу сторінку розкриття інформації, щоб дізнатися, як ви можете допомогти MSPoweruser підтримувати редакційну команду Читати далі
Основні нотатки
- OpenAI розширює свої можливості тонкого налаштування новими функціями, допоміжним тонким налаштуванням і спеціальними моделями, що дозволяє організаціям адаптувати мовні моделі до конкретних потреб.
Минулого року OpenAI вперше запустив свій API для точного налаштування самообслуговування для GPT-3.5. Тонка настройка може допомогти магістрам краще зрозуміти контент і розширити наявні знання та можливості для конкретного завдання. З моменту запуску тисячі організацій використовували API для тонкого налаштування, щоб створювати кращий код, підсумовувати текст у певному форматі тощо.
Сьогодні OpenAI оголошений кілька нових функцій для розробників, які надають їм більше контролю над тонким налаштуванням. Читайте про них нижче.
- Збереження повної точно налаштованої контрольної точки моделі під час кожної епохи навчання, щоб зменшити потребу в наступному перенавчанні, особливо у випадках переобладнання
- Новий паралельний інтерфейс Playground для порівняння якості та продуктивності моделі, що дозволяє людині оцінювати результати кількох моделей або точно налаштовувати знімки за одним запитом
- Підтримка інтеграції зі сторонніми платформами, що дозволяє розробникам ділитися детальними даними тонкого налаштування з рештою свого стеку
- Показники, обчислені на основі набору даних перевірки (раніше це була вибіркова партія) наприкінці кожної епохи, щоб забезпечити кращу видимість продуктивності моделі (втрата маркерів і точність) і надати відгук про здатність моделей до узагальнення
- Можливість налаштовувати доступні гіперпараметри з інформаційної панелі (а не лише через API або SDK)
- Різноманітні вдосконалення інформаційної панелі тонкого налаштування, включаючи можливість налаштовувати гіперпараметри, переглядати детальніші показники навчання та повторно запускати завдання з попередніх конфігурацій.
Сьогодні OpenAI також анонсувала пропозицію допоміжного тонкого налаштування в рамках програми Custom Model. Завдяки допоміжній тонкій настройці спеціальна група дослідників OpenAI використовуватиме методи, окрім API тонкої настройки, такі як додаткові гіперпараметри та різні методи ефективного тонкого налаштування параметрів (PEFT) для навчання та оптимізації моделей для конкретної області. Ця програма буде справді корисною для організацій, яким потрібна підтримка для створення ефективних конвеєрів навчальних даних, систем оцінки та індивідуальних параметрів і методів для покращення продуктивності моделі для їх конкретної області. Окрім допоміжного тонкого налаштування, OpenAI також допомагає організаціям у навчанні спеціально створеної моделі з нуля, яка розуміє їхній бізнес, галузь чи домен.
«З OpenAI більшість організацій можуть швидко побачити значущі результати за допомогою API для самостійного тонкого налаштування. Будь-яким організаціям, яким потрібно глибше налаштувати свої моделі або впровадити в модель нові предметні знання, наші програми Custom Model можуть допомогти», — написала команда OpenAI.
