OpenAI lança versão de ajuste fino GPT-3.5 Turbo, os usuários podem ter seus próprios modelos

Fonte da imagem: Gerada por Unbounded AI

Os desenvolvedores agora podem usar seus próprios dados para adaptar o GPT-3.5 Turbo aos seus próprios casos de uso.

Uma versão aprimorada do GPT-3.5 Turbo já está disponível, e uma versão aprimorada do GPT-4 estará disponível neste outono. Esta atualização permite que os desenvolvedores personalizem os modelos que melhor se adequam aos seus casos de uso e executem esses modelos personalizados em escala. Os primeiros testes mostraram que versões aprimoradas do GPT-3.5 Turbo podem igualar ou até mesmo exceder os recursos básicos do nível GPT-4 em certas tarefas de aplicativos verticais, o que significa que o GPT-3.5-Turbo agora pode ser tão eficiente quanto o GPT-4, mas a um custo mais alto, muito mais baixo.

Não se preocupe com a privacidade também, como acontece com todas as APIs, os dados transmitidos para dentro e para fora da API de ajuste fino são de propriedade do cliente e não serão usados pela OpenAI ou qualquer outra organização para treinar outros modelos.

Para que pode ser usado o ajuste fino do GPT-3.5 Turbo?

Há muito tempo, os desenvolvedores e as empresas precisam poder personalizar seus modelos para criar experiências únicas e diferenciadas para seus usuários com base em suas necessidades. O lançamento da versão aprimorada do GPT-3.5 Turbo visa atender a essa demanda. Os desenvolvedores agora podem executar ajustes supervisionados para melhorar o desempenho do modelo em seu caso de uso.

O ajuste fino melhora o aprendizado de poucas tentativas, treinando com mais exemplos do que dicas, permitindo que você obtenha melhores resultados em um grande número de tarefas. Depois que o modelo estiver ajustado, você não precisará fornecer tantos exemplos em . Isso economiza custos e permite solicitações de menor latência. O ajuste fino de um modelo GPT pode torná-lo mais adequado para aplicações específicas.

O ajuste fino pode melhorar alguns resultados da geração do modelo:

• Definir estilo, tom, formato ou outros aspectos qualitativos
• Melhore a confiabilidade da produção do resultado desejado
• Falha corrigida para seguir instruções complexas
• Lide com muitos casos extremos de maneiras específicas
• Execute novas habilidades ou tarefas que são difíceis de explicar em dicas

Em testes anteriores, os usuários conseguiram melhorar significativamente o desempenho do modelo em casos de uso comuns como:

• Melhorar a capacidade de manobra:

O ajuste fino permite que as empresas façam com que os modelos sigam melhor as instruções, como tornar a saída concisa ou sempre responder em um determinado idioma. Por exemplo, os desenvolvedores podem usar o ajuste fino para garantir que o modelo sempre responda em alemão quando solicitado em alemão.

• ** Formatos de saída mais confiáveis: **

O ajuste fino melhora a capacidade do modelo de formatar as respostas de forma consistente — um aspecto crítico para aplicativos que exigem formatos de resposta específicos, como autocompletar código ou escrever chamadas de API. Os desenvolvedores podem usar ajustes para converter prompts de usuário de forma mais confiável em fragmentos JSON de alta qualidade que podem ser usados em seus próprios sistemas.

• Tom personalizado:

O ajuste fino é uma ótima maneira de aprimorar a qualidade da saída de um modelo, como o tom, para que se adapte melhor à marca corporativa. Uma empresa com uma marca conhecida pode ajustar a maquete para ficar mais de acordo com seu tom.

• ** Encurtar: **

Além de melhorar o desempenho, o ajuste fino permite que as empresas encurtem, garantindo ao mesmo tempo um desempenho semelhante. O ajuste fino com GPT-3.5-Turbo também pode lidar com até 4 mil tokens – o dobro de tokens de antes. Os primeiros testadores reduziram o tamanho em até 90% ajustando as instruções no próprio modelo, acelerando e reduzindo o custo de cada chamada de API.

O ajuste fino é mais poderoso quando combinado com outras técnicas, como engenharia just-in-time, recuperação de informações e chamadas de função. O suporte para chamadas de função e ajuste fino do gpt-3.5-turbo-16k estará disponível ainda neste outono.

Quais casos de uso seriam beneficiados?

O ajuste fino do GPT-3.5 será uma virada de jogo. Quais casos de uso poderiam se beneficiar disso:

• Chatbot de atendimento ao cliente:

Personalize chatbots para setores específicos, como finanças ou saúde, para fornecer respostas mais precisas e relevantes.

• Criação de conteúdo:

Geradores de conteúdo personalizados adaptados a gêneros específicos, como histórias de ficção científica ou artigos de negócios.

• tradução do idioma:

Ferramentas de tradução aprimoradas que podem ser ajustadas para idiomas de nicho ou dialetos regionais.

• Plataforma de educação:

Assistentes de aprendizagem interativos ajustados para cursos ou disciplinas específicas.

• jogo:

O diálogo do NPC (personagem não-jogador) em videogames pode ser adaptado a uma história ou narrativa específica do jogo.

• Diagnóstico médico:

Auxílios para médicos que fornecem possíveis diagnósticos ou recomendações de tratamento com base em dados médicos específicos.

• Pesquisa legal:

Sistemas automatizados ajustados que analisam e resumem documentos legais, decisões judiciais ou regulamentos.

• Ferramentas de preenchimento de código:

Uma plataforma de codificação assistida que fornece conselhos adaptados a uma linguagem ou estrutura de programação específica.

• Assistente de comércio eletrônico:

Os chatbots são projetados para compreender e responder a dúvidas específicas sobre produtos, auxiliando nas decisões de compra.

• Gerador de receitas:

Uma ferramenta para gerar receitas com base em restrições alimentares específicas ou preferências gastronômicas.

• Plataforma de Saúde Mental:

Um terapeuta ou assistente virtual especializado em fornecer suporte para condições específicas, como ansiedade ou depressão.

• Analise financeira:

Ferramentas de inteligência artificial bem ajustadas podem analisar tendências do mercado de ações, valores imobiliários ou outras áreas financeiras de nicho.

• Artes criativas:

Composição musical assistida por IA ou ferramentas de design artístico adaptadas a gêneros ou estilos específicos.

• Assistente de viagem:

Guias de viagem virtuais ajustados para regiões específicas, oferecendo informações locais, suporte linguístico e dicas de viagem.

• Automação residencial:

Os assistentes de voz são ajustados para compreender comandos de sistemas ou aparelhos domésticos inteligentes específicos.

• Suporte técnico:

Sistemas automatizados personalizados orientam os usuários na solução de problemas de produtos ou softwares específicos.

• Plataforma imobiliária:

Os assistentes de IA fazem recomendações de propriedades com base nas preferências muito específicas do usuário, desde o estilo arquitetônico até a proximidade das comodidades.

• Previsão do tempo:

Ferramentas de IA especializadas em fornecer análises meteorológicas detalhadas para setores específicos, como agricultura ou planejamento de eventos.

• Recomendações de moda e estilo:

Os estilistas de IA podem fornecer sugestões de roupas personalizadas com base em tendências, tipos de corpo ou ocasiões específicas.