OpenAI ha annunciato la possibilità di mettere a punto i suoi potenti modelli linguistici, inclusi sia GPT-3.5 Turbo che GPT-4.
La messa a punto consente agli sviluppatori di adattare i modelli ai loro casi d’uso specifici e di distribuire questi modelli personalizzati su larga scala. Questa mossa mira a colmare il divario tra le capacità dell’intelligenza artificiale e le applicazioni del mondo reale, annunciando una nuova era di interazioni IA altamente specializzate.
Con i primi test che hanno prodotto risultati impressionanti, una versione ottimizzata di GPT-3.5 Turbo ha dimostrato la capacità non solo di eguagliare ma addirittura superare le capacità del GPT-4 di base per determinati compiti ristretti.
Tutti i dati inviati in entrata e in uscita dall’API di fine tuning rimangono di proprietà del cliente, garantendo che le informazioni sensibili rimangano sicure e non vengano utilizzate per addestrare altri modelli.
L’implementazione del fine tuning ha raccolto un notevole interesse da parte di sviluppatori e aziende. Dall’introduzione di GPT-3.5 Turbo, la richiesta di personalizzare i modelli per creare esperienze utente uniche è aumentata.
La messa a punto apre un regno di possibilità in vari casi d’uso, tra cui:
- Sterzabilità migliorata: Gli sviluppatori possono ora perfezionare i modelli per seguire le istruzioni in modo più accurato. Ad esempio, un’azienda che desidera risposte coerenti in una particolare lingua può garantire che il modello risponda sempre in quella lingua.
- Formattazione affidabile dell’output: La formattazione coerente delle risposte generate dall’intelligenza artificiale è fondamentale, soprattutto per applicazioni come il completamento del codice o la composizione di chiamate API. La messa a punto migliora la capacità del modello di generare risposte adeguatamente formattate, migliorando l’esperienza dell’utente.
- Tono personalizzato: La messa a punto consente alle aziende di perfezionare il tono dell’output del modello per allinearlo alla voce del proprio marchio. Ciò garantisce uno stile di comunicazione coerente e on-brand.
Un vantaggio significativo del GPT-3.5 Turbo ottimizzato è la sua capacità estesa di gestione dei token. Grazie alla capacità di gestire token da 4K, il doppio della capacità dei precedenti modelli perfezionati, gli sviluppatori possono semplificare le dimensioni dei prompt, con conseguenti chiamate API più veloci e risparmi sui costi.
Per ottenere risultati ottimali, il fine tuning può essere combinato con tecniche quali il prompt engineering, il recupero delle informazioni e la chiamata di funzioni. OpenAI prevede inoltre di introdurre nei prossimi mesi il supporto per la messa a punto con chiamata di funzione e gpt-3.5-turbo-16k.
Il processo di ottimizzazione prevede diversi passaggi, tra cui la preparazione dei dati, il caricamento di file, la creazione di un processo di ottimizzazione e l’utilizzo del modello ottimizzato in produzione. OpenAI sta lavorando su un’interfaccia utente per semplificare la gestione delle attività di messa a punto.
La struttura dei prezzi per il perfezionamento comprende due componenti: il costo di formazione iniziale e i costi di utilizzo.
- Formazione: $ 0,008 / 1.000 token
- Input di utilizzo: $ 0,012/1.000 token
- Output di utilizzo: $ 0,016/1.000 token
L’introduzione di modelli GPT-3 aggiornati – babbage-002 E davinci-002 – è stato anche annunciato, fornendo sostituzioni per i modelli esistenti e consentendo la messa a punto per un’ulteriore personalizzazione.
Questi ultimi annunci sottolineano l’impegno di OpenAI nella creazione di soluzioni AI che possono essere personalizzate per soddisfare le esigenze specifiche di aziende e sviluppatori.
(Credito immagine: Claudia da Pixabay)
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