Personalizzazione di GPT-3 per la tua applicazione

Gli sviluppatori possono ora mettere a punto GPT-3 sui propri dati, creando una versione personalizzata su misura per la loro applicazione. La personalizzazione rende GPT-3 affidabile per una più ampia varietà di casi d'uso e rende l'esecuzione del modello più economica e veloce.

È possibile utilizzare un set di dati esistente praticamente di qualsiasi forma e dimensione o aggiungere dati in modo incrementale in base al feedback degli utenti. Con la messa a punto, un cliente API è stato in grado di aumentare gli output corretti dall'83% al 95%. Aggiungendo nuovi dati dal loro prodotto ogni settimana, un altro ha ridotto i tassi di errore del 50%.

Per iniziare, esegui un singolo comando nello strumento da riga di comando OpenAI con un file che fornisci. La tua versione personalizzata inizierà l'addestramento e quindi sarà immediatamente disponibile nella nostra API.

Leggi la documentazione

L'anno scorso noi GPT-3 . addestrato e lo ha reso disponibile in La nostra API. Con solo pochi esempi, GPT-3 può eseguire un'ampia varietà di compiti di linguaggio naturale, un concetto chiamato apprendimento a breve termine o progettazione rapida. La personalizzazione di GPT-3 può produrre risultati ancora migliori perché puoi fornire molti più esempi di quanto sia possibile con una progettazione rapida.

Puoi personalizzare GPT-3 per la tua applicazione con un comando e utilizzarlo immediatamente nella nostra API:

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

Sono necessari meno di 100 esempi per iniziare a vedere i vantaggi della messa a punto di GPT-3 e le prestazioni continuano a migliorare man mano che aggiungi più dati. In ricerca pubblicata lo scorso giugno, abbiamo mostrato come la messa a punto con meno di 100 esempi può migliorare le prestazioni del GPT-3 in determinate attività. Abbiamo anche scoperto che ogni raddoppio del numero di esempi tende a migliorare la qualità in modo lineare.

Con uno dei nostri set di dati di ricerca più impegnativi, Problemi di matematica della scuola elementare, la messa a punto di GPT-3 migliora la precisione da 2 a 4 volte rispetto a quanto è possibile con una progettazione rapida.

La personalizzazione di GPT-3 migliora l'affidabilità dell'output, offrendo risultati più coerenti su cui puoi contare per i casi d'uso di produzione. Un cliente ha scoperto che la personalizzazione di GPT-3 ha ridotto la frequenza di output inaffidabili dal 17% al 5%. Poiché le versioni personalizzate di GPT-3 sono adattate alla tua applicazione, il prompt può essere molto più breve, riducendo i costi e migliorando la latenza.

Indipendentemente dal fatto che GPT-3 sia in grado di eseguire la generazione di testo, il riepilogo, la classificazione o qualsiasi altra attività in linguaggio naturale, la personalizzazione di GPT-3 migliorerà le prestazioni.

App basate su versioni personalizzate di GPT-3

Tasse del custode aiuta gli appaltatori indipendenti e i liberi professionisti con le loro tasse. Dopo che un cliente ha collegato i propri conti finanziari, Keeper Tax utilizza vari modelli per estrarre il testo e classificare le transazioni. Utilizzando i dati classificati, Keeper Tax identifica le cancellazioni fiscali facili da perdere e aiuta i clienti a presentare le proprie tasse direttamente dall'app. Personalizzando GPT-3, Keeper Tax è in grado di migliorare continuamente i risultati. Una volta alla settimana, Keeper Tax aggiunge circa 500 nuovi esempi di formazione per mettere a punto il proprio modello, il che porta a un miglioramento dell'accuratezza di circa l'1% ogni settimana, aumentando l'accuratezza dall'85% al ​​93%.

praticabile aiuta le aziende a ottenere informazioni dal feedback dei clienti. Personalizzando GPT-3, Viable è in grado di trasformare enormi quantità di dati non strutturati in rapporti leggibili in linguaggio naturale, evidenziando i principali reclami, complimenti, richieste e domande dei clienti. La personalizzazione di GPT-3 ha aumentato l'affidabilità dei report di Viable. Utilizzando una versione personalizzata di GPT-3, la precisione nel riassumere il feedback dei clienti è migliorata dal 66% al 90%. Il risultato sono informazioni tangibili e intuitive di cui i clienti hanno bisogno per prendere decisioni informate sui prodotti.

Sana Labs è un leader globale nello sviluppo e nell'applicazione dell'IA all'apprendimento. La piattaforma di apprendimento Sana alimenta esperienze di apprendimento personalizzate per le aziende sfruttando le ultime scoperte ML per personalizzare il contenuto per ogni individuo. Personalizzando GPT-3 con i propri dati, la domanda di Sana e la generazione di contenuti sono passate da risposte grammaticalmente corrette ma generiche a risultati altamente accurati. Ciò ha prodotto un miglioramento del 60%, consentendo esperienze fondamentalmente più personalizzate ed efficaci per i loro studenti.

suscitare è un assistente di ricerca AI che aiuta le persone a rispondere direttamente alle domande di ricerca utilizzando i risultati di documenti accademici. Lo strumento trova gli abstract più rilevanti da un ampio corpus di documenti di ricerca, quindi applica una versione personalizzata di GPT-3 per generare l'affermazione (se presente) che il documento fa sulla domanda. Una versione personalizzata di GPT-3 ha superato la progettazione rapida in tre importanti misure: i risultati erano più facili da capire (un miglioramento del 24%), più accurati (un miglioramento del 17%) e complessivamente migliori (un miglioramento del 33%).

Tutti i clienti API possono oggi personalizzare GPT-3. Iscriviti e inizia con il messa a punto della documentazione.

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