آپ کی درخواست کے لیے GPT-3 کو حسب ضرورت بنانا

ڈویلپرز اب اپنے ڈیٹا پر GPT-3 کو ٹھیک کر سکتے ہیں، اپنی ایپلیکیشن کے مطابق ایک حسب ضرورت ورژن بنا سکتے ہیں۔ تخصیص کرنا GPT-3 کو استعمال کے وسیع اقسام کے لیے قابل اعتماد بناتا ہے اور ماڈل کو سستا اور تیز تر بناتا ہے۔

آپ عملی طور پر کسی بھی شکل اور سائز کا موجودہ ڈیٹا سیٹ استعمال کر سکتے ہیں، یا صارف کے تاثرات کی بنیاد پر بتدریج ڈیٹا شامل کر سکتے ہیں۔ فائن ٹیوننگ کے ساتھ، ایک API کسٹمر درست آؤٹ پٹ کو 83% سے 95% تک بڑھانے میں کامیاب رہا۔ ہر ہفتے ان کے پروڈکٹ سے نیا ڈیٹا شامل کرنے سے، ایک اور نے غلطی کی شرح کو 50% تک کم کر دیا۔

شروع کرنے کے لیے، آپ کی فراہم کردہ فائل کے ساتھ OpenAI کمانڈ لائن ٹول میں صرف ایک کمانڈ چلائیں۔ آپ کا حسب ضرورت ورژن ٹریننگ شروع کر دے گا اور پھر ہمارے API میں فوری طور پر دستیاب ہو گا۔

دستاویزات پڑھیں

پچھلے سال ہم تربیت یافتہ GPT-3 اور اسے دستیاب کرایا ہمارا API. صرف چند مثالوں کے ساتھ، GPT-3 مختلف قسم کی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔ قدرتی زبان کے کام، ایک تصور جسے چند شاٹ لرننگ یا فوری ڈیزائن کہا جاتا ہے۔ GPT-3 کو حسب ضرورت بنانے سے اور بھی بہتر نتائج مل سکتے ہیں کیونکہ آپ اس سے کہیں زیادہ مثالیں فراہم کر سکتے ہیں جو فوری ڈیزائن کے ساتھ ممکن ہے۔

آپ اپنی درخواست کے لیے ایک کمانڈ کے ساتھ GPT-3 کو حسب ضرورت بنا سکتے ہیں اور اسے ہمارے API میں فوری طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔

openai api fine_tunes.create -t <train_file>

فائن ٹیوننگ GPT-100 کے فوائد کو دیکھنا شروع کرنے میں 3 سے کم مثالیں درکار ہیں اور آپ کے مزید ڈیٹا شامل کرنے کے ساتھ ہی کارکردگی میں بہتری آتی جاتی ہے۔ میں گزشتہ جون میں شائع ہونے والی تحقیق، ہم نے دکھایا کہ کس طرح 100 سے کم مثالوں کے ساتھ فائن ٹیوننگ کچھ کاموں پر GPT-3 کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے۔ ہم نے یہ بھی پایا ہے کہ مثالوں کی تعداد میں سے ہر ایک کو دوگنا کرنے کا رجحان خطی طور پر معیار کو بہتر بناتا ہے۔

ہمارے سب سے مشکل تحقیقی ڈیٹا سیٹس میں سے ایک کے ساتھ، گریڈ اسکول ریاضی کے مسائل، GPT-3 کو ٹھیک کرنے سے 2 سے 4 گنا درستگی بہتر ہوتی ہے جو فوری ڈیزائن کے ساتھ ممکن ہے۔

GPT-3 کو حسب ضرورت بنانا آؤٹ پٹ کی وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے، زیادہ مستقل نتائج پیش کرتا ہے جس پر آپ پیداوار کے استعمال کے معاملات میں اعتماد کر سکتے ہیں۔ ایک گاہک نے پایا کہ GPT-3 کو حسب ضرورت بنانے سے ناقابل بھروسہ آؤٹ پٹ کی فریکوئنسی 17% سے 5% تک کم ہو گئی۔ چونکہ GPT-3 کے حسب ضرورت ورژن آپ کی ایپلیکیشن کے مطابق بنائے گئے ہیں، اس لیے پرامپٹ بہت چھوٹا ہو سکتا ہے، لاگت کو کم کر کے اور تاخیر کو بہتر بنا سکتا ہے۔

چاہے ٹیکسٹ جنریشن، خلاصہ، درجہ بندی، یا کوئی اور قدرتی زبان کا کام GPT-3 انجام دینے کے قابل ہو، GPT-3 کو حسب ضرورت بنانے سے کارکردگی بہتر ہوگی۔

GPT-3 کے حسب ضرورت ورژن کے ذریعے تقویت یافتہ ایپس

کیپر ٹیکس آزاد ٹھیکیداروں اور فری لانسرز کو ان کے ٹیکسوں میں مدد کرتا ہے۔ گاہک کے اپنے مالی کھاتوں کو جوڑنے کے بعد، کیپر ٹیکس متن کو نکالنے اور لین دین کی درجہ بندی کرنے کے لیے مختلف ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔ کلاسیفائیڈ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے، کیپر ٹیکس آسانی سے مس ہونے والے ٹیکس رائٹ آف کی نشاندہی کرتا ہے اور صارفین کو اپنے ٹیکس براہ راست ایپ سے فائل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ GPT-3 کو حسب ضرورت بنا کر، کیپر ٹیکس مسلسل نتائج کو بہتر بنانے کے قابل ہے۔ ہفتے میں ایک بار، کیپر ٹیکس اپنے ماڈل کو ٹھیک کرنے کے لیے تقریباً 500 نئی تربیتی مثالیں شامل کرتا ہے، جو ہر ہفتے تقریباً 1% درستگی میں بہتری لاتا ہے، جس سے درستگی 85% سے 93% تک بڑھ جاتی ہے۔

قابل کمپنیوں کو ان کے صارفین کے تاثرات سے بصیرت حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ GPT-3 کو اپنی مرضی کے مطابق بنا کر، Viable بڑے پیمانے پر غیر ساختہ ڈیٹا کو پڑھنے کے قابل قدرتی زبان کی رپورٹس میں تبدیل کرنے کے قابل ہے، جو صارفین کی اعلیٰ شکایات، تعریفوں، درخواستوں اور سوالات کو اجاگر کرتا ہے۔ GPT-3 کو حسب ضرورت بنانے سے Viable کی رپورٹوں کی وشوسنییتا میں اضافہ ہوا ہے۔ GPT-3 کا حسب ضرورت ورژن استعمال کرنے سے، صارفین کے تاثرات کا خلاصہ کرنے میں درستگی 66% سے 90% تک بہتر ہو گئی ہے۔ نتیجہ ٹھوس، بدیہی معلومات ہے جس کی صارفین کو اپنے پروڈکٹ کے فیصلوں سے آگاہ کرنے کی ضرورت ہے۔

ثناء لیبز سیکھنے میں AI کی ترقی اور اطلاق میں عالمی رہنما ہے۔ ثنا لرننگ پلیٹ فارم ہر فرد کے لیے مواد کو تیار کرنے کے لیے جدید ترین ML کامیابیوں کا فائدہ اٹھا کر کاروبار کے لیے ذاتی نوعیت کے سیکھنے کے تجربات کو طاقت دیتا ہے۔ اپنے ڈیٹا کے ساتھ GPT-3 کو اپنی مرضی کے مطابق بنا کر، ثنا کے سوال اور مواد کی تخلیق انتہائی درست نتائج کے لیے گرائمری طور پر درست لیکن عمومی ردعمل سے ہوئی۔ اس سے 60% بہتری آئی، جو ان کے سیکھنے والوں کے لیے بنیادی طور پر زیادہ ذاتی نوعیت کے اور موثر تجربات کو قابل بناتا ہے۔

نکالنا ایک AI ریسرچ اسسٹنٹ ہے جو لوگوں کو علمی مقالوں سے حاصل کردہ نتائج کا استعمال کرتے ہوئے تحقیقی سوالات کے براہ راست جواب دینے میں مدد کرتا ہے۔ یہ ٹول تحقیقی مقالوں کے ایک بڑے کارپس سے سب سے زیادہ متعلقہ خلاصہ تلاش کرتا ہے، پھر GPT-3 کے حسب ضرورت ورژن کو لاگو کرتا ہے تاکہ وہ دعویٰ (اگر کوئی ہو) پیدا کیا جا سکے جو پیپر سوال کے بارے میں کرتا ہے۔ GPT-3 کے حسب ضرورت ورژن نے تین اہم اقدامات میں پرامپٹ ڈیزائن سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا: نتائج کو سمجھنا آسان تھا (24% بہتری)، زیادہ درست (17% بہتری)، اور مجموعی طور پر بہتر (33% بہتری)۔

تمام API صارفین آج GPT-3 کو اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں۔ سائن اپ کریں اور کے ساتھ شروع کریں۔ ٹھیک ٹیوننگ دستاویزات.

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)

• سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
• کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
• ماخذ: https://openai.com/blog/customized-gpt-3/