Personalización de GPT-3 para su aplicación

Los desarrolladores ahora pueden ajustar GPT-3 en sus propios datos, creando una versión personalizada adaptada a su aplicación. La personalización hace que GPT-3 sea confiable para una variedad más amplia de casos de uso y hace que la ejecución del modelo sea más barata y rápida.

Puede utilizar un conjunto de datos existente de prácticamente cualquier forma y tamaño, o agregar datos de forma incremental en función de los comentarios de los usuarios. Con el ajuste fino, un cliente de API pudo aumentar los resultados correctos del 83% al 95%. Al agregar nuevos datos de su producto cada semana, otro redujo las tasas de error en un 50%.

Para comenzar, simplemente ejecute un solo comando en la herramienta de línea de comandos de OpenAI con un archivo que proporcione. Su versión personalizada comenzará a entrenarse y luego estará disponible de inmediato en nuestra API.

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El año pasado nosotros entrenado GPT-3 y lo puso a disposición en Nuestro API. Con solo unos pocos ejemplos, GPT-3 puede realizar una amplia variedad de tareas de lenguaje natural, un concepto llamado aprendizaje de pocas oportunidades o diseño rápido. La personalización de GPT-3 puede producir resultados aún mejores porque puede proporcionar muchos más ejemplos de los que es posible con un diseño rápido.

Puede personalizar GPT-3 para su aplicación con un comando y usarlo inmediatamente en nuestra API:

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

Se necesitan menos de 100 ejemplos para comenzar a ver los beneficios de ajustar GPT-3 y el rendimiento continúa mejorando a medida que agrega más datos. En investigación publicada el pasado mes de junio, mostramos cómo el ajuste fino con menos de 100 ejemplos puede mejorar el rendimiento de GPT-3 en determinadas tareas. También hemos descubierto que cada duplicación del número de ejemplos tiende a mejorar la calidad de forma lineal.

Con uno de nuestros conjuntos de datos de investigación más desafiantes, Problemas de matemáticas de la escuela primaria, el ajuste fino de GPT-3 mejora la precisión de 2 a 4 veces sobre lo que es posible con un diseño rápido.

La personalización de GPT-3 mejora la confiabilidad de la salida, ofreciendo resultados más consistentes con los que puede contar para casos de uso de producción. Un cliente descubrió que la personalización de GPT-3 reducía la frecuencia de salidas poco fiables del 17% al 5%. Dado que las versiones personalizadas de GPT-3 se adaptan a su aplicación, el aviso puede ser mucho más corto, lo que reduce los costos y mejora la latencia.

Ya sea que la generación de texto, el resumen, la clasificación o cualquier otra tarea de lenguaje natural sea capaz de realizar GPT-3, la personalización de GPT-3 mejorará el rendimiento.

Aplicaciones impulsadas por versiones personalizadas de GPT-3

Impuesto de custodia ayuda a contratistas independientes y autónomos con sus impuestos. Después de que un cliente vincula sus cuentas financieras, Keeper Tax utiliza varios modelos para extraer texto y clasificar transacciones. Con los datos clasificados, Keeper Tax identifica las cancelaciones de impuestos fáciles de omitir y ayuda a los clientes a declarar sus impuestos directamente desde la aplicación. Al personalizar GPT-3, Keeper Tax puede mejorar continuamente los resultados. Una vez a la semana, Keeper Tax agrega alrededor de 500 nuevos ejemplos de capacitación para ajustar su modelo, lo que lleva a una mejora de la precisión de aproximadamente un 1% cada semana, aumentando la precisión del 85% al ​​93%.

Viable ayuda a las empresas a obtener información valiosa de los comentarios de sus clientes. Al personalizar GPT-3, Viable puede transformar cantidades masivas de datos no estructurados en informes legibles en lenguaje natural, destacando las principales quejas, cumplidos, solicitudes y preguntas de los clientes. La personalización de GPT-3 ha aumentado la confiabilidad de los informes de Viable. Al utilizar una versión personalizada de GPT-3, la precisión al resumir los comentarios de los clientes ha mejorado del 66% al 90%. El resultado es información tangible e intuitiva que los clientes necesitan para informar sus decisiones de productos.

Laboratorios Sana es un líder mundial en el desarrollo y la aplicación de la IA al aprendizaje. La plataforma de aprendizaje Sana potencia las experiencias de aprendizaje personalizadas para las empresas al aprovechar los últimos avances de ML para adaptar el contenido a cada individuo. Al personalizar GPT-3 con sus datos, la generación de preguntas y contenido de Sana pasó de respuestas gramaticalmente correctas pero generales a resultados altamente precisos. Esto produjo una mejora del 60%, lo que permitió experiencias fundamentalmente más personalizadas y efectivas para sus alumnos.

Obtener es un asistente de investigación de inteligencia artificial que ayuda a las personas a responder directamente preguntas de investigación utilizando hallazgos de artículos académicos. La herramienta encuentra los resúmenes más relevantes de un gran corpus de artículos de investigación, luego aplica una versión personalizada de GPT-3 para generar la afirmación (si la hay) que el artículo hace sobre la pregunta. Una versión personalizada de GPT-3 superó el diseño rápido en tres medidas importantes: los resultados fueron más fáciles de entender (una mejora del 24%), más precisos (una mejora del 17%) y mejores en general (una mejora del 33%).

Todos los clientes de API pueden personalizar GPT-3 hoy. Regístrese y comience con el documentación de ajuste fino.

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}, 500);

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• Fuente: https://openai.com/blog/customized-gpt-3/