การปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

การปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ

ตอนนี้นักพัฒนาสามารถปรับแต่ง GPT-3 จากข้อมูลของตนเองได้ สร้างเวอร์ชันที่กำหนดเองซึ่งเหมาะกับแอปพลิเคชันของตน การปรับแต่งทำให้ GPT-3 มีความน่าเชื่อถือสำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย และทำให้การใช้งานโมเดลมีราคาถูกลงและเร็วขึ้น

คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งมีรูปร่างและขนาดใดก็ได้ หรือเพิ่มข้อมูลตามความคิดเห็นของผู้ใช้ ด้วยการปรับแต่งอย่างละเอียด ลูกค้า API รายหนึ่งสามารถเพิ่มผลลัพธ์ที่ถูกต้องจาก 83% เป็น 95% การเพิ่มข้อมูลใหม่จากผลิตภัณฑ์ของตนในแต่ละสัปดาห์ ทำให้อัตราข้อผิดพลาดลดลง 50%

ในการเริ่มต้นใช้งาน เพียงเรียกใช้คำสั่งเดียวในเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง OpenAI พร้อมไฟล์ที่คุณระบุ เวอร์ชันที่กำหนดเองของคุณจะเริ่มการฝึกและจะพร้อมใช้งานใน API ของเราทันที

อ่านเอกสาร


ปีที่แล้วเรา ผ่านการฝึกอบรม GPT-3 และทำให้สามารถใช้ได้ใน API ของเรา. ด้วยตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่าง GPT-3 สามารถดำเนินการได้หลากหลาย งานภาษาธรรมชาติแนวคิดที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตหรือการออกแบบที่รวดเร็ว การปรับแต่ง GPT-3 สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้นไปอีก เนื่องจากคุณสามารถให้ตัวอย่างได้มากกว่าที่เป็นไปได้ด้วยการออกแบบที่รวดเร็ว

คุณสามารถปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณด้วยคำสั่งเดียวและใช้งานได้ทันทีใน API ของเรา:

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

ใช้เวลาน้อยกว่า 100 ตัวอย่างเพื่อเริ่มเห็นประโยชน์ของการปรับแต่ง GPT-3 และประสิทธิภาพจะปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อคุณเพิ่มข้อมูลมากขึ้น ใน งานวิจัยที่ตีพิมพ์เมื่อเดือนมิถุนายนเราแสดงให้เห็นว่าการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยตัวอย่างน้อยกว่า 100 ตัวอย่างสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของ GPT-3 ในงานบางอย่างได้อย่างไร นอกจากนี้เรายังพบว่าการเพิ่มจำนวนตัวอย่างแต่ละครั้งจะเพิ่มคุณภาพในเชิงเส้นตรง

ด้วยชุดข้อมูลการวิจัยที่ท้าทายที่สุดชุดหนึ่งของเรา ปัญหาคณิตศาสตร์ระดับโรงเรียนการปรับละเอียด GPT-3 ช่วยเพิ่มความแม่นยำได้ถึง 2 ถึง 4 เท่าจากการออกแบบที่รวดเร็ว

โมเดล GPT-3 สองขนาด ได้แก่ Curie และ Davinci ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดในตัวอย่าง 8,000 รายการจากชุดข้อมูลการวิจัยที่ท้าทายที่สุดชุดหนึ่งของเรา นั่นคือปัญหาคณิตศาสตร์ระดับโรงเรียน เราเปรียบเทียบความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาเมื่อสร้างเสร็จ 10 รายการ

การปรับแต่ง GPT-3 ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของเอาต์พุต โดยให้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันมากขึ้นที่คุณวางใจได้สำหรับกรณีการใช้งานจริง ลูกค้ารายหนึ่งพบว่าการปรับแต่ง GPT-3 ช่วยลดความถี่ของเอาต์พุตที่ไม่น่าเชื่อถือจาก 17% เป็น 5% เนื่องจาก GPT-3 เวอร์ชันที่กำหนดเองได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับแอปพลิเคชันของคุณ ข้อความแจ้งอาจสั้นลงมาก ลดต้นทุน และปรับปรุงเวลาแฝง

ไม่ว่าการสร้างข้อความ การสรุป การจัดประเภท หรืองานภาษาธรรมชาติอื่นๆ ที่ GPT-3 สามารถทำได้ การปรับแต่ง GPT-3 เองจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน

แอปที่ขับเคลื่อนโดย GPT-3 . เวอร์ชันที่กำหนดเอง

การปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ภาษีผู้ดูแล ช่วยผู้รับเหมาอิสระและนักแปลอิสระในเรื่องภาษี หลังจากที่ลูกค้าเชื่อมโยงบัญชีการเงินของตนแล้ว Keeper Tax จะใช้แบบจำลองต่างๆ เพื่อแยกข้อความและจัดประเภทธุรกรรม Keeper Tax ใช้ข้อมูลที่จัดประเภทเพื่อระบุการตัดลดหย่อนภาษีที่พลาดได้ง่าย และช่วยให้ลูกค้ายื่นภาษีได้โดยตรงจากแอป การปรับแต่ง GPT-3 ทำให้ Keeper Tax สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างต่อเนื่อง Keeper Tax จะเพิ่มตัวอย่างการฝึกอบรมใหม่ประมาณ 500 ตัวอย่างสัปดาห์ละครั้งเพื่อปรับแต่งโมเดล ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงความแม่นยำ 1% ในแต่ละสัปดาห์ เพิ่มความแม่นยำจาก 85% เป็น 93%

การปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ทำงานได้ ช่วยให้บริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึกจากคำติชมของลูกค้า การปรับแต่ง GPT-3 ทำให้ Viable สามารถแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลให้เป็นรายงานภาษาที่เป็นธรรมชาติที่อ่านได้ โดยเน้นที่การร้องเรียน คำชม คำขอ และคำถามจากลูกค้าอันดับต้นๆ การปรับแต่ง GPT-3 ได้เพิ่มความน่าเชื่อถือของรายงานของ Viable ด้วยการใช้ GPT-3 เวอร์ชันที่ปรับแต่งเอง ความแม่นยำในการสรุปความคิดเห็นของลูกค้าจึงดีขึ้นจาก 66% เป็น 90% ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อมูลที่เป็นรูปธรรมและใช้งานง่าย ซึ่งลูกค้าจำเป็นต้องตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของตน

การปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ซาน่าแล็บส์ เป็นผู้นำระดับโลกในการพัฒนาและประยุกต์ใช้ AI เพื่อการเรียนรู้ แพลตฟอร์มการเรียนรู้ Sana ขับเคลื่อนประสบการณ์การเรียนรู้ส่วนบุคคลสำหรับธุรกิจโดยใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้า ML ล่าสุดเพื่อปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ด้วยการปรับแต่ง GPT-3 ด้วยข้อมูล คำถามและการสร้างเนื้อหาของ Sana ได้เปลี่ยนจากการตอบสนองที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์แต่โดยทั่วไปไปสู่ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูง สิ่งนี้ให้ผลการปรับปรุง 60% ทำให้ได้รับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับผู้เรียนโดยพื้นฐาน

การปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ล้วง เป็นผู้ช่วยวิจัย AI ที่ช่วยให้ผู้คนตอบคำถามการวิจัยโดยตรงโดยใช้ผลการวิจัยจากเอกสารทางวิชาการ เครื่องมือนี้จะค้นหาบทคัดย่อที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากเอกสารการวิจัยจำนวนมาก จากนั้นจึงใช้ GPT-3 เวอร์ชันที่กำหนดเองเพื่อสร้างคำกล่าวอ้าง (ถ้ามี) ของเอกสารเกี่ยวกับคำถามดังกล่าว เวอร์ชันที่กำหนดเองของ GPT-3 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าการออกแบบที่รวดเร็วในการวัดผลที่สำคัญสามประการ: ผลลัพธ์เข้าใจง่ายขึ้น (ปรับปรุง 24%) แม่นยำยิ่งขึ้น (ปรับปรุง 17%) และโดยรวมดีขึ้น (ปรับปรุง 33%)

ลูกค้า API ทั้งหมดสามารถปรับแต่ง GPT-3 ได้แล้ววันนี้ ลงทะเบียนและเริ่มต้นกับ เอกสารการปรับจูน.

วิธีปรับแต่ง GPT-3 สำหรับแอปพลิเคชันของคุณ


จัดตั้งขึ้น

  • ติดตั้งไคลเอนต์ที่ใช้ openai python จากเทอร์มินัลของคุณ:pip install --upgrade openai
  • ชุด คีย์ API ของคุณ เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม:export OPENAI_API_KEY=<api_key>

ฝึกโมเดลแบบกำหนดเอง

  • ปรับแต่งโมเดล Ada ในชุดข้อมูลสาธิตสำหรับการแปลข้อความช่วยเหลือจากภาษาสเปนเป็นภาษาอังกฤษ
    openai api fine_tunes.create -m ada –n_epochs 2 -t https://cdn.openai.com/API/train-demo.jsonl


    (Ctrl-C จะขัดขวางการสตรีม แต่ไม่ยกเลิกการปรับละเอียด)
    [2021-12-08 12:11:30] Created fine-tune: ft-gK9R3N3lDQYQJD0SXqlF8Fnc
    [2021-12-08 12:11:40] ค่าปรับ $0.01
    [2021-12-08 12:11:40] จัดคิวแบบละเอียดแล้ว หมายเลขคิว: 0
    [2021-12-08 12:11:45] เริ่มปรับแต่งแล้ว
    [2021-12-08 12:12:58] สิ้นสุดยุค 1/2
    [2021-12-08 12:13:56] สิ้นสุดยุค 2/2
    [2021-12-08 12:14:26] Uploaded model: ada:ft-org-2021-12-08-20-14-25
    [2021-12-08 12:14:29] อัปโหลดไฟล์ผลลัพธ์: file-QvY81nzrOhXMenjMS5OlPeBW
    [2021-12-08 12:14:30] ปรับแต่งสำเร็จ
    จบงาน! สถานะ: สำเร็จ 🎉
    ลองใช้โมเดลที่ปรับแต่งแล้วของคุณ:
    openai api completes.create -m ada:ft-org-2021-12-08-20-14-25 -p

ใช้โมเดลที่กำหนดเอง

  • ขอแบบจำลองที่คุณกำหนดเองสำหรับการแปล
    openai api สำเร็จ.create -m –max-tokens 30 –temperature 0 –stop "###" -p $'Conecte la PS3 และ vaya a Configuración>Configuraciones de Red เลือกสีแดงและ escriba sus credenciales.n การแปลภาษาอังกฤษ:'


    เชื่อมต่อ PS3 และ vaya การกำหนดค่า>กำหนดค่าสีแดง เลือกสีแดงและ escriba sus credenciales.n การแปลภาษาอังกฤษ: เชื่อมต่อ PS3 และไปที่การตั้งค่า> การตั้งค่าบัญชี เลือกเครือข่ายและเขียนข้อมูลรับรองของคุณ%

document.documentElement.classList.add (“scroll-behavior-smooth”);
setTimeout (ฟังก์ชัน () { var elts = document.querySelectorAll ('.js-to-straight-quotes'); elts.forEach (ฟังก์ชัน (elt) { elt.innerHTML = elt.innerHTML.replace ("'", "' ").แทนที่("'", "'"); });
}, 500);

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก OpenAI

ขอแนะนำ ChatGPT

โหนดต้นทาง: 1812221
ประทับเวลา: พฤศจิกายน 30, 2022