आपके आवेदन के लिए GPT-3 को अनुकूलित करना

डेवलपर्स अब अपने स्वयं के डेटा पर GPT-3 को ठीक कर सकते हैं, अपने एप्लिकेशन के अनुरूप एक कस्टम संस्करण बना सकते हैं। कस्टमाइज़ करना GPT-3 को व्यापक प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए विश्वसनीय बनाता है और मॉडल को सस्ता और तेज़ चलाना बनाता है।

आप वस्तुतः किसी भी आकार और आकार के मौजूदा डेटासेट का उपयोग कर सकते हैं, या उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर डेटा को वृद्धिशील रूप से जोड़ सकते हैं। फाइन-ट्यूनिंग के साथ, एक एपीआई ग्राहक सही आउटपुट को 83% से 95% तक बढ़ाने में सक्षम था। प्रत्येक सप्ताह अपने उत्पाद से नया डेटा जोड़कर, एक अन्य ने त्रुटि दर को 50% तक कम कर दिया।

आरंभ करने के लिए, आपके द्वारा प्रदान की गई फ़ाइल के साथ OpenAI कमांड लाइन टूल में केवल एक कमांड चलाएँ। आपका कस्टम संस्करण प्रशिक्षण शुरू करेगा और फिर हमारे एपीआई में तुरंत उपलब्ध होगा।

दस्तावेज़ पढ़ें

पिछले साल हमने प्रशिक्षित जीपीटी-3 और इसे में उपलब्ध कराया हमारा एपीआई. केवल कुछ उदाहरणों के साथ, GPT-3 कई तरह के प्रदर्शन कर सकता है प्राकृतिक भाषा कार्य, एक अवधारणा जिसे कुछ शॉट सीखने या शीघ्र डिजाइन कहा जाता है। GPT-3 को अनुकूलित करने से और भी बेहतर परिणाम प्राप्त हो सकते हैं क्योंकि आप शीघ्र डिज़ाइन के साथ जितना संभव है, उससे कहीं अधिक उदाहरण प्रदान कर सकते हैं।

आप अपने एप्लिकेशन के लिए GPT-3 को एक कमांड के साथ कस्टमाइज़ कर सकते हैं और इसे हमारे API में तुरंत उपयोग कर सकते हैं:

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

GPT-100 को फ़ाइन-ट्यूनिंग के लाभों को देखना शुरू करने के लिए 3 से कम उदाहरणों की आवश्यकता होती है और जैसे-जैसे आप अधिक डेटा जोड़ते हैं, प्रदर्शन में सुधार होता रहता है। में पिछले जून में प्रकाशित शोध, हमने दिखाया कि कैसे 100 से कम उदाहरणों के साथ फ़ाइन-ट्यूनिंग कुछ कार्यों पर GPT-3 के प्रदर्शन को बेहतर बना सकता है। हमने यह भी पाया है कि उदाहरणों की संख्या को दोगुना करने से गुणवत्ता में रैखिक रूप से सुधार होता है।

हमारे सबसे चुनौतीपूर्ण शोध डेटासेट में से एक के साथ, ग्रेड स्कूल गणित की समस्याएं, फाइन-ट्यूनिंग GPT-3 शीघ्र डिज़ाइन के साथ संभव की तुलना में सटीकता में 2 से 4x तक सुधार करता है।

GPT-3 को अनुकूलित करने से आउटपुट की विश्वसनीयता में सुधार होता है, और अधिक सुसंगत परिणाम मिलते हैं जिन पर आप उत्पादन उपयोग-मामलों के लिए भरोसा कर सकते हैं। एक ग्राहक ने पाया कि GPT-3 को अनुकूलित करने से अविश्वसनीय आउटपुट की आवृत्ति 17% से 5% तक कम हो गई। चूंकि जीपीटी -3 के कस्टम संस्करण आपके आवेदन के अनुरूप हैं, इसलिए संकेत बहुत कम हो सकता है, लागत कम कर सकता है और विलंबता में सुधार कर सकता है।

चाहे टेक्स्ट जनरेशन, सारांशीकरण, वर्गीकरण, या कोई अन्य प्राकृतिक भाषा कार्य GPT-3 प्रदर्शन करने में सक्षम हो, GPT-3 को अनुकूलित करने से प्रदर्शन में सुधार होगा।

GPT-3 . के अनुकूलित संस्करणों द्वारा संचालित ऐप्स

रखवाला कर स्वतंत्र ठेकेदारों और फ्रीलांसरों को उनके करों के साथ मदद करता है। ग्राहक द्वारा अपने वित्तीय खातों को लिंक करने के बाद, कीपर टैक्स टेक्स्ट निकालने और लेनदेन को वर्गीकृत करने के लिए विभिन्न मॉडलों का उपयोग करता है। वर्गीकृत डेटा का उपयोग करते हुए, कीपर टैक्स आसानी से छूटे हुए टैक्स राइट-ऑफ की पहचान करता है और ग्राहकों को सीधे ऐप से अपना टैक्स फाइल करने में मदद करता है। GPT-3 को अनुकूलित करके, कीपर टैक्स परिणामों में लगातार सुधार करने में सक्षम है। सप्ताह में एक बार, कीपर टैक्स अपने मॉडल को ठीक करने के लिए लगभग 500 नए प्रशिक्षण उदाहरण जोड़ता है, जिससे प्रत्येक सप्ताह लगभग 1% सटीकता में सुधार होता है, सटीकता 85% से बढ़कर 93% हो जाती है।

व्यवहार्य कंपनियों को अपने ग्राहकों की प्रतिक्रिया से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है। GPT-3 को कस्टमाइज़ करके, Viable बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को पठनीय प्राकृतिक भाषा रिपोर्ट में बदलने में सक्षम है, जो ग्राहकों की शीर्ष शिकायतों, तारीफों, अनुरोधों और प्रश्नों को उजागर करता है। GPT-3 को अनुकूलित करने से Viable की रिपोर्ट की विश्वसनीयता बढ़ गई है। GPT-3 के अनुकूलित संस्करण का उपयोग करके, ग्राहकों की प्रतिक्रिया को सारांशित करने में सटीकता 66% से 90% तक सुधरी है। परिणाम मूर्त, सहज जानकारी है जिसे ग्राहकों को अपने उत्पाद निर्णयों को सूचित करने की आवश्यकता होती है।

सना लैब्स सीखने के लिए एआई के विकास और अनुप्रयोग में एक वैश्विक नेता है। सना लर्निंग प्लेटफॉर्म प्रत्येक व्यक्ति के लिए सामग्री को तैयार करने के लिए नवीनतम एमएल सफलताओं का लाभ उठाकर व्यवसायों के लिए व्यक्तिगत सीखने के अनुभवों को शक्ति प्रदान करता है। GPT-3 को अपने डेटा के साथ अनुकूलित करके, सना का प्रश्न और सामग्री निर्माण व्याकरणिक रूप से सही लेकिन सामान्य प्रतिक्रियाओं से अत्यधिक सटीक आउटपुट तक चला गया। इससे उनके शिक्षार्थियों के लिए मौलिक रूप से अधिक व्यक्तिगत और प्रभावी अनुभवों को सक्षम करते हुए, 60% सुधार हुआ।

प्रकाश में लाना एक एआई शोध सहायक है जो अकादमिक पेपरों के निष्कर्षों का उपयोग करके लोगों को सीधे शोध प्रश्नों का उत्तर देने में सहायता करता है। उपकरण शोध पत्रों के एक बड़े संग्रह से सबसे अधिक प्रासंगिक सार ढूंढता है, फिर दावा (यदि कोई हो) उत्पन्न करने के लिए जीपीटी -3 का एक अनुकूलित संस्करण लागू करता है जो पेपर प्रश्न के बारे में बनाता है। GPT-3 के एक कस्टम संस्करण ने तीन महत्वपूर्ण उपायों में शीघ्र डिजाइन को बेहतर बनाया: परिणाम समझने में आसान थे (24% सुधार), अधिक सटीक (17% सुधार), और समग्र रूप से बेहतर (33% सुधार)।

सभी API ग्राहक आज GPT-3 को अनुकूलित कर सकते हैं। साइन-अप करें और इसके साथ आरंभ करें फाइन-ट्यूनिंग प्रलेखन.

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