Теперь разработчики имеют возможность настраивать GPT-3.5 Turbo с использованием собственных данных для своих сценариев использования.
Введение функции тонкой настройки для GPT-3.5 Turbo открывает новые горизонты для разработчиков, которые могут настроить модель по своему усмотрению, чтобы она лучше соответствовала их конкретным потребностям и задачам. Это обновление позволяет разработчикам запускать пользовательские модели в большом масштабе, которые в определенных уязвимых задачах могут быть даже более продуктивными, чем GPT-4. Отмечается, что все данные, переданные в и полученные из API тонкой настройки, являются собственностью клиента и не используются OpenAI или другими компаниями для обучения других моделей.
До сих пор многие разработчики и компании высказывали желание настраивать модель для создания индивидуального и уникального опыта для своих пользователей. В результате бета-тестирования функции тонкой настройки разработчики смогли значительно улучшить производительность модели в различных популярных случаях использования. Они смогли достичь:
1. Лучшей управляемости: настройка модели позволяет предприятиям более точно следовать инструкциям, установленным в модели. Например, разработчики могут использовать функцию тонкой настройки, чтобы модель всегда отвечала на заданный язык или создавала краткие ответы.
2. Более надежного форматирования вывода: тонкая настройка позволяет модели последовательно форматировать ответы, что критично для приложений, требующих определенного формата ответа, таких как генерация кода или использование вызовов API. Разработчик может эффективно преобразовывать пользовательские запросы в качественные фрагменты JSON для использования в своих системах.
3. Приспособления модели к пользовательскому стилю: тонкая настройка позволяет улучшить качество версии модели, изменяя ее тон и стиль, чтобы она лучше соответствовала заданным предпочтениям и корпоративным брендам.
Кроме улучшения производительности, функция тонкой настройки позволяет компаниям сократить количество запросов, сохраняя при этом аналогичную производительность. Активирование тонкой настройки при использовании GPT-3.5 Turbo также позволяет обрабатывать до 4 тысяч токенов - в два раза больше, чем в предыдущих моделях с функцией тонкой настройки. Первые тестировщики смогли уменьшить размер подсказок на 90% путем точной настройки инструкций в самой модели, что существенно ускорило каждый вызов API и позволило сэкономить затраты.
Наконец, функция тонкой настройки демонстрирует наилучшие результаты при совместном использовании с другими методами, такими как оперативное проектирование, поиск информации и вызов функций. Для получения дополнительной информации рекомендуется изучить руководство по тонкой настройке. Поддержка функции тонкой настройки для вызова функций gpt-3.5-turbo-16k появится позднее этой осенью.