Personnalisation de GPT-3 pour votre application

Les développeurs peuvent désormais affiner GPT-3 sur leurs propres données, en créant une version personnalisée adaptée à leur application. La personnalisation rend GPT-3 fiable pour une plus grande variété de cas d'utilisation et rend l'exécution du modèle moins chère et plus rapide.

Vous pouvez utiliser un jeu de données existant de pratiquement n'importe quelle forme et taille, ou ajouter progressivement des données en fonction des commentaires des utilisateurs. Grâce au réglage fin, un client API a pu augmenter les sorties correctes de 83 % à 95 %. En ajoutant de nouvelles données de leur produit chaque semaine, un autre a réduit les taux d'erreur de 50 %.

Pour commencer, exécutez simplement une seule commande dans l'outil de ligne de commande OpenAI avec un fichier que vous fournissez. Votre version personnalisée commencera la formation et sera ensuite disponible immédiatement dans notre API.

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L'année dernière, nous GPT-3 entraîné et l'a rendu disponible dans Notre API. Avec seulement quelques exemples, GPT-3 peut effectuer une grande variété de tâches en langage naturel, un concept appelé apprentissage à faible diffusion ou conception rapide. La personnalisation de GPT-3 peut donner des résultats encore meilleurs car vous pouvez fournir beaucoup plus d'exemples que ce qui est possible avec une conception rapide.

Vous pouvez personnaliser GPT-3 pour votre application avec une seule commande et l'utiliser immédiatement dans notre API :

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

Il faut moins de 100 exemples pour commencer à voir les avantages du réglage fin de GPT-3 et les performances continuent de s'améliorer à mesure que vous ajoutez plus de données. Dans recherche publiée en juin dernier, nous avons montré comment un réglage fin avec moins de 100 exemples peut améliorer les performances de GPT-3 sur certaines tâches. Nous avons également constaté que chaque doublement du nombre d'exemples tend à améliorer la qualité de manière linéaire.

Avec l'un de nos ensembles de données de recherche les plus difficiles, Problèmes de mathématiques à l'école primaire, le réglage fin de GPT-3 améliore la précision de 2 à 4 fois par rapport à ce qui est possible avec une conception rapide.

La personnalisation de GPT-3 améliore la fiabilité de la sortie, offrant des résultats plus cohérents sur lesquels vous pouvez compter pour les cas d'utilisation de production. Un client a découvert que la personnalisation de GPT-3 réduisait la fréquence des sorties non fiables de 17 % à 5 %. Étant donné que les versions personnalisées de GPT-3 sont adaptées à votre application, l'invite peut être beaucoup plus courte, ce qui réduit les coûts et améliore la latence.

Qu'il s'agisse de génération de texte, de résumé, de classification ou de toute autre tâche en langage naturel que GPT-3 est capable d'effectuer, la personnalisation de GPT-3 améliorera les performances.

Applications optimisées par des versions personnalisées de GPT-3

Taxe de gardien aide les entrepreneurs indépendants et les pigistes avec leurs impôts. Une fois qu'un client a lié ses comptes financiers, Keeper Tax utilise divers modèles pour extraire du texte et classer les transactions. À l'aide des données classifiées, Keeper Tax identifie les déductions fiscales faciles à manquer et aide les clients à déclarer leurs impôts directement depuis l'application. En personnalisant GPT-3, Keeper Tax est en mesure d'améliorer continuellement les résultats. Une fois par semaine, Keeper Tax ajoute environ 500 nouveaux exemples de formation pour affiner son modèle, ce qui entraîne une amélioration de la précision d'environ 1 % chaque semaine, augmentant la précision de 85 % à 93 %.

Viable aide les entreprises à tirer parti des commentaires de leurs clients. En personnalisant GPT-3, Viable est capable de transformer des quantités massives de données non structurées en rapports lisibles en langage naturel, mettant en évidence les principales plaintes, compliments, demandes et questions des clients. La personnalisation de GPT-3 a augmenté la fiabilité des rapports de Viable. En utilisant une version personnalisée de GPT-3, la précision de la synthèse des commentaires des clients est passée de 66 % à 90 %. Le résultat est une information tangible et intuitive dont les clients ont besoin pour éclairer leurs décisions concernant les produits.

Laboratoires Sana est un leader mondial dans le développement et l'application de l'IA à l'apprentissage. La plate-forme d'apprentissage Sana offre des expériences d'apprentissage personnalisées aux entreprises en tirant parti des dernières avancées en matière de ML pour adapter le contenu à chaque individu. En personnalisant GPT-3 avec leurs données, la question et la génération de contenu de Sana sont passées de réponses grammaticalement correctes mais générales à des résultats très précis. Cela a entraîné une amélioration de 60 %, permettant des expériences fondamentalement plus personnalisées et efficaces pour leurs apprenants.

Obtenir est un assistant de recherche en IA qui aide les gens à répondre directement aux questions de recherche en utilisant les résultats d'articles universitaires. L'outil trouve les résumés les plus pertinents à partir d'un vaste corpus d'articles de recherche, puis applique une version personnalisée de GPT-3 pour générer l'affirmation (le cas échéant) que l'article fait à propos de la question. Une version personnalisée de GPT-3 a surpassé la conception rapide selon trois mesures importantes : les résultats étaient plus faciles à comprendre (une amélioration de 24 %), plus précis (une amélioration de 17 %) et meilleurs dans l'ensemble (une amélioration de 33 %).

Tous les clients API peuvent personnaliser GPT-3 dès aujourd'hui. Inscrivez-vous et commencez avec le documentation de mise au point.

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}, 500) ;

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