애플리케이션에 대한 GPT-3 사용자 지정

이제 개발자는 자신의 데이터에 대해 GPT-3을 미세 조정하여 애플리케이션에 맞는 맞춤형 버전을 생성할 수 있습니다. 커스터마이징은 GPT-3을 보다 다양한 사용 사례에서 안정적으로 만들고 모델을 더 저렴하고 빠르게 실행할 수 있도록 합니다.

거의 모든 모양과 크기의 기존 데이터 세트를 사용하거나 사용자 피드백을 기반으로 데이터를 점진적으로 추가할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 한 API 고객은 정확한 출력을 83%에서 95%로 높일 수 있었습니다. 매주 제품에서 새로운 데이터를 추가함으로써 다른 회사는 오류율을 50%까지 줄였습니다.

시작하려면 제공한 파일을 사용하여 OpenAI 명령줄 도구에서 단일 명령을 실행하기만 하면 됩니다. 사용자 정의 버전은 교육을 시작한 다음 API에서 즉시 사용할 수 있습니다.

문서 읽기

작년에 우리 훈련된 GPT-3 에서 사용할 수 있게 했습니다. 우리의 API. 몇 가지 예만 있으면 GPT-3은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 자연어 작업, 퓨샷 러닝 또는 프롬프트 디자인이라는 개념입니다. GPT-3을 사용자 정의하면 프롬프트 디자인으로 가능한 것보다 더 많은 예제를 제공할 수 있기 때문에 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

하나의 명령으로 애플리케이션에 대한 GPT-3을 사용자 정의하고 API에서 즉시 사용할 수 있습니다.

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

GPT-100 미세 조정의 이점을 보기 시작하는 데 3개 미만의 예제가 필요하며 더 많은 데이터를 추가함에 따라 성능이 계속 향상됩니다. 에 지난 XNUMX월 발표된 연구, 우리는 100개 미만의 예제로 미세 조정이 특정 작업에서 GPT-3의 성능을 얼마나 향상시킬 수 있는지 보여주었습니다. 또한 예제 수가 두 배로 늘어날 때마다 품질이 선형적으로 향상되는 경향이 있음을 발견했습니다.

가장 까다로운 연구 데이터 세트 중 하나를 사용하여 초등학교 수학 문제, 미세 조정 GPT-3은 신속한 설계로 가능한 것보다 2~4배 정확도를 향상시킵니다.

GPT-3을 사용자 지정하면 출력의 신뢰성이 향상되어 프로덕션 사용 사례에 대해 신뢰할 수 있는 보다 일관된 결과를 제공합니다. 한 고객은 GPT-3을 사용자 지정하면 신뢰할 수 없는 출력의 빈도가 17%에서 5%로 감소한다는 사실을 발견했습니다. GPT-3의 사용자 지정 버전은 응용 프로그램에 맞게 조정되므로 프롬프트가 훨씬 짧아지고 비용이 절감되고 대기 시간이 개선될 수 있습니다.

텍스트 생성, 요약, 분류 또는 기타 자연어 작업 GPT-3이 수행할 수 있는지 여부에 관계없이 GPT-3을 사용자 지정하면 성능이 향상됩니다.

맞춤형 GPT-3 버전으로 구동되는 앱

키퍼 세금 독립 계약자 및 프리랜서의 세금을 돕습니다. 고객이 금융 계정을 연결한 후 Keeper Tax는 다양한 모델을 사용하여 텍스트를 추출하고 거래를 분류합니다. Keeper Tax는 분류된 데이터를 사용하여 놓치기 쉬운 세금 공제를 식별하고 고객이 앱에서 직접 세금을 신고할 수 있도록 도와줍니다. GPT-3를 사용자 정의함으로써 Keeper Tax는 지속적으로 결과를 개선할 수 있습니다. 일주일에 한 번 Keeper Tax는 모델을 미세 조정하기 위해 약 500개의 새로운 교육 예제를 추가합니다. 이를 통해 매주 정확도가 1%에서 85%로 약 93% 향상됩니다.

생존 가능한 기업이 고객 피드백에서 통찰력을 얻도록 돕습니다. Viable은 GPT-3을 사용자 지정하여 대량의 비정형 데이터를 읽을 수 있는 자연어 보고서로 변환하여 주요 고객 불만, 칭찬, 요청 및 질문을 강조 표시할 수 있습니다. GPT-3을 사용자 정의하면 Viable 보고서의 신뢰성이 높아졌습니다. 맞춤형 버전의 GPT-3를 사용하여 고객 피드백을 요약하는 정확도가 66%에서 90%로 향상되었습니다. 그 결과 고객이 제품 결정을 내리는 데 필요한 유형의 직관적인 정보가 제공됩니다.

사나 연구소 AI를 학습에 개발 및 적용하는 글로벌 리더입니다. Sana 학습 플랫폼은 최신 ML 혁신을 활용하여 각 개인에게 맞는 콘텐츠를 맞춤화함으로써 기업을 위한 개인화된 학습 경험을 제공합니다. 데이터로 GPT-3을 사용자 지정함으로써 Sana의 질문과 콘텐츠 생성은 문법적으로 정확하지만 일반적인 응답에서 매우 정확한 출력으로 바뀌었습니다. 이를 통해 60% 개선되었으며 학습자에게 근본적으로 보다 개인화되고 효과적인 경험을 제공할 수 있습니다.

이끌 리다 학술 논문의 결과를 사용하여 사람들이 연구 질문에 직접 답변하도록 돕는 AI 연구 조수입니다. 이 도구는 방대한 연구 논문에서 가장 관련성이 높은 초록을 찾은 다음 맞춤형 버전의 GPT-3을 적용하여 해당 논문이 질문에 대해 주장하는 주장(있는 경우)을 생성합니다. GPT-3의 사용자 정의 버전은 세 가지 중요한 측정에서 프롬프트 디자인을 능가했습니다. 결과는 더 이해하기 쉬웠고(24% 개선), 더 정확하고(17% 개선), 전반적으로 더 좋아졌습니다(33% 개선).

모든 API 고객은 오늘 GPT-3을 사용자 정의할 수 있습니다. 가입하고 시작하기 미세 조정 문서.

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