Налаштування GPT-3 для вашої програми

Тепер розробники можуть точно налаштувати GPT-3 на своїх власних даних, створюючи користувацьку версію, пристосовану до їхньої програми. Налаштування робить GPT-3 надійним для широкого спектру випадків використання та робить роботу моделі дешевшою та швидшою.

Ви можете використовувати наявний набір даних практично будь-якої форми та розміру або поступово додавати дані на основі відгуків користувачів. Завдяки тонкому налаштуванню один клієнт API зміг збільшити правильні результати з 83% до 95%. Додаючи нові дані зі свого продукту щотижня, інший знизив рівень помилок на 50%.

Щоб почати, просто запустіть одну команду в інструменті командного рядка OpenAI з наданим файлом. Ваша спеціальна версія розпочнеться навчання, а потім одразу стане доступною в нашому API.

Прочитайте документацію

Минулого року ми підготовлений GPT-3 і зробив його доступним у наш API. Лише з кількома прикладами GPT-3 може виконувати найрізноманітніші дії завдання з природної мови, концепція, яка називається навчання за декілька кадрів або швидкий дизайн. Налаштування GPT-3 може дати ще кращі результати, оскільки ви можете надати набагато більше прикладів, ніж те, що можливо за допомогою швидкого дизайну.

Ви можете налаштувати GPT-3 для своєї програми за допомогою однієї команди та негайно використовувати її в нашому API:

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

Щоб побачити переваги тонкого налаштування GPT-100, потрібно менше 3 прикладів, а продуктивність продовжує покращуватися, коли ви додаєте більше даних. в дослідження, опубліковане в червні минулого року, ми показали, як тонка настройка з менш ніж 100 прикладами може покращити продуктивність GPT-3 для певних завдань. Ми також виявили, що кожне подвоєння кількості прикладів має тенденцію до лінійного підвищення якості.

З одним із наших найскладніших наборів даних дослідження, Математичні завдання початкової школи, точне налаштування GPT-3 покращує точність у 2–4 рази порівняно з можливістю швидкого проектування.

Налаштування GPT-3 покращує надійність виводу, пропонуючи більш послідовні результати, на які ви можете розраховувати у виробничих випадках. Один клієнт виявив, що налаштування GPT-3 зменшило частоту ненадійних результатів з 17% до 5%. Оскільки користувацькі версії GPT-3 пристосовані до вашої програми, підказка може бути набагато коротшою, що зменшує витрати та покращує затримку.

Незалежно від того, чи може GPT-3 виконати генерацію тексту, узагальнення, класифікацію чи будь-яке інше завдання природної мови, налаштування GPT-3 покращить продуктивність.

Програми на основі індивідуальних версій GPT-3

Податок на зберігача допомагає незалежним підрядникам і фрілансерам з їх податками. Після того, як клієнт пов’язує свої фінансові рахунки, Keeper Tax використовує різні моделі для вилучення тексту та класифікації транзакцій. Використовуючи секретні дані, Keeper Tax визначає списання податків, які легко пропустити, і допомагає клієнтам подавати свої податки безпосередньо з програми. Налаштувавши GPT-3, Keeper Tax може постійно покращувати результати. Раз на тиждень Keeper Tax додає близько 500 нових навчальних прикладів для точного налаштування своєї моделі, що призводить до підвищення точності приблизно на 1% щотижня, збільшуючи точність з 85% до 93%.

Життєздатний допомагає компаніям отримати уявлення з відгуків клієнтів. Налаштувавши GPT-3, Viable може перетворювати величезні обсяги неструктурованих даних у звіти природною мовою, які можна читати, висвітлюючи головні скарги клієнтів, компліменти, запити та запитання. Налаштування GPT-3 підвищило надійність звітів Viable. Використовуючи налаштовану версію GPT-3, точність узагальнення відгуків клієнтів підвищилася з 66% до 90%. Результатом є відчутна, інтуїтивно зрозуміла інформація, яка потрібна клієнтам для прийняття рішень щодо продукту.

Лабораторії Сани є світовим лідером у розробці та застосуванні AI для навчання. Навчальна платформа Sana забезпечує персоналізований досвід навчання для бізнесу, використовуючи останні досягнення ML, щоб адаптувати вміст для кожної людини. Налаштувавши GPT-3 з їхніми даними, Сана генерувала запитання та генерував вміст від граматично правильних, але загальних відповідей до дуже точних результатів. Це дало покращення на 60%, що дозволило учням отримати більш персоналізований та ефективний досвід.

Викликати – це помічник-дослідник у сфері штучного інтелекту, який допомагає людям безпосередньо відповідати на питання дослідження, використовуючи результати наукових робіт. Інструмент знаходить найбільш релевантні витяги з великого корпусу наукових робіт, а потім застосовує спеціальну версію GPT-3, щоб сформувати твердження (якщо є), що стаття робить щодо питання. Спеціальна версія GPT-3 перевершила оперативний дизайн за трьома важливими показниками: результати були легшими для розуміння (покращення на 24%), точнішими (покращення на 17%) і краще в цілому (покращення на 33%).

Усі клієнти API можуть налаштувати GPT-3 сьогодні. Зареєструйтеся та почніть роботу з документація для тонкого налаштування.

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

• Coinsmart. Найкраща в Європі біржа біткойн та криптовалют.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. БЕЗКОШТОВНИЙ ДОСТУП.
• CryptoHawk. Альткойн Радар. Безкоштовне випробування.
• Джерело: https://openai.com/blog/customized-gpt-3/