Personalizando GPT-3 para seu aplicativo

Os desenvolvedores agora podem ajustar o GPT-3 em seus próprios dados, criando uma versão customizada sob medida para seu aplicativo. A personalização torna o GPT-3 confiável para uma ampla variedade de casos de uso e torna a execução do modelo mais barata e rápida.

Você pode usar um conjunto de dados existente de praticamente qualquer forma e tamanho ou adicionar dados de forma incremental com base no feedback do usuário. Com o ajuste fino, um cliente API foi capaz de aumentar os resultados corretos de 83% para 95%. Ao adicionar novos dados de seu produto a cada semana, outro reduziu as taxas de erro em 50%.

Para começar, basta executar um único comando na ferramenta de linha de comando OpenAI com um arquivo fornecido por você. Sua versão customizada começará a treinar e então estará disponível imediatamente em nossa API.

Leia a documentação

Ano passado nós GPT-3 treinado e o disponibilizou em nossa API. Com apenas alguns exemplos, o GPT-3 pode realizar uma grande variedade de tarefas de linguagem natural, um conceito denominado aprendizado de poucos instantes ou design de prompt. A personalização do GPT-3 pode produzir resultados ainda melhores porque você pode fornecer muitos mais exemplos do que é possível com o design de prompt.

Você pode personalizar o GPT-3 para seu aplicativo com um comando e usá-lo imediatamente em nossa API:

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

São necessários menos de 100 exemplos para começar a ver os benefícios do ajuste fino do GPT-3 e o desempenho continua a melhorar conforme você adiciona mais dados. Dentro pesquisa publicada em junho passado, mostramos como o ajuste fino com menos de 100 exemplos pode melhorar o desempenho do GPT-3 em certas tarefas. Também descobrimos que cada duplicação do número de exemplos tende a melhorar a qualidade linearmente.

Com um de nossos conjuntos de dados de pesquisa mais desafiadores, Problemas de matemática na escola primária, o ajuste fino do GPT-3 melhora a precisão de 2 a 4 vezes em relação ao que é possível com o design de prompt.

A personalização do GPT-3 melhora a confiabilidade da saída, oferecendo resultados mais consistentes com os quais você pode contar para casos de uso de produção. Um cliente descobriu que a personalização do GPT-3 reduziu a frequência de saídas não confiáveis ​​de 17% para 5%. Como as versões personalizadas do GPT-3 são feitas sob medida para o seu aplicativo, o prompt pode ser muito mais curto, reduzindo custos e melhorando a latência.

Quer seja a geração de texto, resumo, classificação ou qualquer outra tarefa de linguagem natural que o GPT-3 seja capaz de realizar, a personalização do GPT-3 irá melhorar o desempenho.

Aplicativos com base em versões personalizadas do GPT-3

Imposto do Depositário ajuda empreiteiros independentes e freelancers com seus impostos. Depois que um cliente vincula suas contas financeiras, o Keeper Tax usa vários modelos para extrair texto e classificar as transações. Usando os dados classificados, Keeper Tax identifica baixas de impostos fáceis de perder e ajuda os clientes a arquivar seus impostos diretamente do aplicativo. Ao personalizar o GPT-3, o Keeper Tax é capaz de melhorar continuamente os resultados. Uma vez por semana, Keeper Tax adiciona cerca de 500 novos exemplos de treinamento para ajustar seu modelo, o que está levando a uma melhoria de precisão de cerca de 1% a cada semana, aumentando a precisão de 85% para 93%.

Viável ajuda as empresas a obter insights de seus comentários de clientes. Ao personalizar o GPT-3, o Viable é capaz de transformar grandes quantidades de dados não estruturados em relatórios de linguagem natural legíveis, destacando as principais reclamações, elogios, solicitações e perguntas dos clientes. A personalização do GPT-3 aumentou a confiabilidade dos relatórios da Viable. Ao usar uma versão personalizada do GPT-3, a precisão no resumo do feedback do cliente melhorou de 66% para 90%. O resultado são informações tangíveis e intuitivas de que os clientes precisam para informar suas decisões sobre o produto.

Laboratórios Sana é líder global no desenvolvimento e aplicação de IA para aprendizagem. A plataforma de aprendizagem Sana proporciona experiências de aprendizagem personalizadas para empresas, aproveitando os avanços mais recentes de ML para adaptar o conteúdo para cada indivíduo. Ao personalizar o GPT-3 com seus dados, a pergunta e a geração de conteúdo de Sana passaram de respostas gramaticalmente corretas, mas gerais, para resultados altamente precisos. Isso resultou em uma melhoria de 60%, permitindo experiências fundamentalmente mais personalizadas e eficazes para seus alunos.

Elicitar é um assistente de pesquisa de IA que ajuda as pessoas a responder diretamente a perguntas de pesquisa usando resultados de trabalhos acadêmicos. A ferramenta encontra os resumos mais relevantes de um grande corpus de artigos de pesquisa e, em seguida, aplica uma versão customizada do GPT-3 para gerar a afirmação (se houver) que o artigo faz sobre a questão. Uma versão personalizada do GPT-3 superou o design do prompt em três medidas importantes: os resultados foram mais fáceis de entender (uma melhoria de 24%), mais precisa (uma melhoria de 17%) e melhor no geral (uma melhoria de 33%).

Todos os clientes API podem personalizar GPT-3 hoje. Inscreva-se e comece com o documentação de ajuste fino.

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