OpenAI lanza la versión de ajuste fino GPT-3.5 Turbo, los usuarios pueden tener sus propios modelos

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Los desarrolladores ahora pueden usar sus propios datos para adaptar GPT-3.5 Turbo a sus propios casos de uso.

Ya está disponible una versión mejorada de GPT-3.5 Turbo y una versión mejorada de GPT-4 estará disponible este otoño. Esta actualización permite a los desarrolladores personalizar modelos que se adapten mejor a sus casos de uso y ejecutar esos modelos personalizados a escala. Las primeras pruebas han demostrado que las versiones mejoradas de GPT-3.5 Turbo pueden igualar o incluso superar las capacidades básicas de nivel GPT-4 en ciertas tareas de aplicaciones verticales, lo que significa que GPT-3.5-Turbo ahora puede ser tan eficiente como GPT-4. pero a un costo mayor y mucho menor.

Tampoco se preocupe por la privacidad, como ocurre con todas las API, los datos que entran y salen de la API de ajuste son propiedad del cliente y no serán utilizados por OpenAI ni por ninguna otra organización para entrenar otros modelos.

¿Para qué se puede utilizar el ajuste fino de GPT-3.5 Turbo?

Los desarrolladores y las empresas han tenido durante mucho tiempo la necesidad de poder personalizar sus modelos para crear experiencias únicas y diferenciadas para sus usuarios en función de sus necesidades. El lanzamiento de la versión mejorada de GPT-3.5 Turbo es para satisfacer esta demanda. Los desarrolladores ahora pueden ejecutar un ajuste fino supervisado para que el modelo funcione mejor para su caso de uso.

El ajuste fino mejora el aprendizaje en pocas oportunidades al entrenar con más ejemplos que la sugerencia, lo que le permite lograr mejores resultados en una gran cantidad de tareas. Una vez que el modelo está ajustado, no necesita proporcionar tantos ejemplos en formato . Esto ahorra costos y permite solicitudes de menor latencia. El ajuste fino de un modelo GPT puede hacer que se adapte mejor a aplicaciones específicas.

El ajuste fino puede mejorar algunos resultados de generación de modelos:

• Establecer estilo, tono, formato u otros aspectos cualitativos.
• Mejorar la confiabilidad de producir el resultado deseado.
• Se corrigió el error de seguir indicaciones complejas.
• Manejar muchos casos extremos de maneras específicas
• Realizar nuevas habilidades o tareas que son difíciles de explicar en pistas

En pruebas anteriores, los usuarios pudieron mejorar significativamente el rendimiento del modelo en casos de uso comunes como:

• Mejorar la maniobrabilidad:

El ajuste permite a las empresas hacer que los modelos sigan mejor las instrucciones, como hacer que los resultados sean concisos o responder siempre en un idioma determinado. Por ejemplo, los desarrolladores pueden utilizar el ajuste fino para garantizar que el modelo siempre responda en alemán cuando se le solicite en alemán.

• ** Formatos de salida más fiables: **

El ajuste fino mejora la capacidad del modelo para formatear las respuestas de manera consistente, un aspecto crítico para las aplicaciones que requieren formatos de respuesta específicos, como la finalización de código o la escritura de llamadas API. Los desarrolladores pueden utilizar ajustes para convertir de forma más fiable las indicaciones de los usuarios en fragmentos JSON de alta calidad que puedan utilizarse en sus propios sistemas.

• Tono personalizado:

El ajuste fino es una excelente manera de perfeccionar la calidad de la salida de un modelo, como el tono, para que se adapte mejor a la marca corporativa. Una empresa con una marca conocida puede ajustar la maqueta para que esté más en línea con su tono.

• ** Acortar: **

Además de mejorar el rendimiento, el ajuste permite a las empresas acortar y al mismo tiempo garantizar un rendimiento similar. El ajuste fino con GPT-3.5-Turbo también puede manejar hasta 4k tokens, el doble que antes. Los primeros evaluadores redujeron el tamaño hasta en un 90% ajustando las instrucciones en el modelo mismo, haciendo que cada llamada a la API sea más rápida y menos costosa.

El ajuste fino es más poderoso cuando se combina con otras técnicas, como ingeniería justo a tiempo, recuperación de información y llamadas a funciones. La compatibilidad con llamadas de función y el ajuste fino de gpt-3.5-turbo-16k estarán disponibles a finales de este otoño.

¿Qué casos de uso se beneficiarían?

El ajuste fino de GPT-3.5 cambiará las reglas del juego. Qué casos de uso podrían beneficiarse de ello:

• Chatbot de atención al cliente:

Personalice los chatbots para industrias específicas, como finanzas o atención médica, para brindar respuestas más precisas y relevantes.

• Creación de contenido:

Generadores de contenido personalizados adaptados a géneros específicos, como historias de ciencia ficción o artículos de negocios.

• traducción de idiomas:

Herramientas de traducción mejoradas que se pueden ajustar para idiomas específicos o dialectos regionales.

• Plataforma educativa:

Asistentes de aprendizaje interactivos optimizados para cursos o materias específicas.

• juego:

El diálogo de NPC (personajes no jugadores) en los videojuegos se puede adaptar a la historia o narrativa de un juego específico.

• Diagnostico medico:

Ayudas para médicos que brindan posibles diagnósticos o recomendaciones de tratamiento basadas en datos médicos específicos.

• Investigación legal:

Sistemas automatizados optimizados que analizan y resumen documentos legales, decisiones judiciales o regulaciones.

• Herramientas de finalización de código:

Una plataforma de codificación asistida que brinda asesoramiento adaptado a un lenguaje o marco de programación específico.

• Asistente de Comercio Electrónico:

Los chatbots están diseñados para comprender y responder consultas sobre productos específicos, lo que ayuda en las decisiones de compra.

• Generador de recetas:

Una herramienta para generar recetas basadas en restricciones dietéticas específicas o preferencias gastronómicas.

• Plataforma de Salud Mental:

Un terapeuta o asistente virtual que se especializa en brindar apoyo para condiciones específicas como la ansiedad o la depresión.

• análisis financiero:

Las herramientas de inteligencia artificial afinadas pueden analizar las tendencias del mercado de valores, los valores inmobiliarios u otras áreas financieras de nicho.

• Artes creativas:

Herramientas de diseño de arte o composición musical asistidas por IA adaptadas a géneros o estilos específicos.

• Asistente de viaje:

Guías de viaje virtuales adaptadas a regiones específicas, que ofrecen información local, soporte lingüístico y consejos de viaje.

• Automatización del hogar:

Los asistentes de voz están optimizados para comprender comandos de sistemas o electrodomésticos inteligentes específicos.

• Apoyo técnico:

Los sistemas automatizados personalizados guían a los usuarios en la solución de problemas de productos o software específicos.

• Plataforma inmobiliaria:

Los asistentes de IA hacen recomendaciones de propiedades basadas en preferencias de usuario muy específicas, desde el estilo arquitectónico hasta la proximidad a las comodidades.

• Pronóstico del tiempo:

Herramientas de inteligencia artificial que se especializan en proporcionar análisis meteorológicos detallados para industrias específicas como la agricultura o la planificación de eventos.

• Recomendaciones de moda y estilo:

Los estilistas de IA pueden proporcionar sugerencias de ropa personalizadas basadas en tendencias, tipos de cuerpo u ocasiones específicas.