OpenAIdas Unternehmen, das ChatGPT entwickelt hat, hat angekündigt, dass Kunden/Unternehmen, die GPT-3.5 Turbo – das leistungsfähigste und kostengünstigste Modell der GPT-3.5-Familie – verwenden, das Modell nun mit ihren eigenen Daten verfeinern können.
Die Feinabstimmung für GPT-3.5 Turbo wird es Entwicklern ermöglichen, Modelle anzupassen, die für ihre Anwendungsfälle eine bessere Leistung erbringen, und diese benutzerdefinierten Modelle im großen Maßstab auszuführen.
Laut OpenAI haben frühe Tests gezeigt, dass „eine fein abgestimmte Version von GPT-3.5 Turbo bei bestimmten engen Aufgaben mit den Basisfunktionen des GPT-4-Levels mithalten oder diese sogar übertreffen kann.“
Vorteile der Feinabstimmung von Anwendungsfällen
In der privaten Betaversion von OpenAI konnten Feinabstimmungskunden die Modellleistung in gängigen Anwendungsfällen verbessern.
Verbesserte Lenkbarkeit: Durch die Feinabstimmung konnten Unternehmen dafür sorgen, dass das Modell den Anweisungen besser folgt, indem sie beispielsweise die Ausgaben prägnanter gestalten oder immer in einer bestimmten Sprache antworten.
Zuverlässige Ausgabeformatierung: Durch die Feinabstimmung wurde auch die Fähigkeit des Modells verbessert, Antworten konsistent zu formatieren. Dies bedeutet, dass ein Entwickler durch Feinabstimmung Benutzereingabeaufforderungen zuverlässig in hochwertige JSON-Snippets (JavaScript Object Notation) umwandeln kann.
Benutzerdefinierter Ton: Durch die Feinabstimmung kann auch das qualitative Erscheinungsbild der Modellausgabe, beispielsweise der Ton, verbessert werden, sodass sie besser zur Stimme der Unternehmensmarken passt.
OpenAI sagte, dass die Feinabstimmung es Unternehmen auch ermöglicht, ihre Eingabeaufforderungen zu verkürzen und gleichzeitig eine ähnliche Leistung sicherzustellen.
„Die Feinabstimmung mit GPT-3.5-Turbo kann auch 4K-Tokens verarbeiten – das Doppelte unserer zuvor feinabgestimmten Modelle. Frühe Tester haben die Eingabeaufforderungsgröße um bis zu 90 % reduziert, indem sie die Anweisungen im Modell selbst feinabstimmten und so jeden API-Aufruf beschleunigten.“ und Kosten senken“, sagte das Unternehmen.
Feinabstimmung für mehr LLMs
OpenAI sagte, dass die Unterstützung für die Feinabstimmung mit Funktionsaufrufen und gpt-3.5-turbo-16k und GPT-4 für den gleichen Zweck später erfolgt.
Die Feinabstimmung für GPT-3.5 Turbo wird es Entwicklern ermöglichen, Modelle anzupassen, die für ihre Anwendungsfälle eine bessere Leistung erbringen, und diese benutzerdefinierten Modelle im großen Maßstab auszuführen.
Laut OpenAI haben frühe Tests gezeigt, dass „eine fein abgestimmte Version von GPT-3.5 Turbo bei bestimmten engen Aufgaben mit den Basisfunktionen des GPT-4-Levels mithalten oder diese sogar übertreffen kann.“
Vorteile der Feinabstimmung von Anwendungsfällen
In der privaten Betaversion von OpenAI konnten Feinabstimmungskunden die Modellleistung in gängigen Anwendungsfällen verbessern.
Verbesserte Lenkbarkeit: Durch die Feinabstimmung konnten Unternehmen dafür sorgen, dass das Modell den Anweisungen besser folgt, indem sie beispielsweise die Ausgaben prägnanter gestalten oder immer in einer bestimmten Sprache antworten.
Zuverlässige Ausgabeformatierung: Durch die Feinabstimmung wurde auch die Fähigkeit des Modells verbessert, Antworten konsistent zu formatieren. Dies bedeutet, dass ein Entwickler durch Feinabstimmung Benutzereingabeaufforderungen zuverlässig in hochwertige JSON-Snippets (JavaScript Object Notation) umwandeln kann.
Benutzerdefinierter Ton: Durch die Feinabstimmung kann auch das qualitative Erscheinungsbild der Modellausgabe, beispielsweise der Ton, verbessert werden, sodass sie besser zur Stimme der Unternehmensmarken passt.
OpenAI sagte, dass die Feinabstimmung es Unternehmen auch ermöglicht, ihre Eingabeaufforderungen zu verkürzen und gleichzeitig eine ähnliche Leistung sicherzustellen.
„Die Feinabstimmung mit GPT-3.5-Turbo kann auch 4K-Tokens verarbeiten – das Doppelte unserer zuvor feinabgestimmten Modelle. Frühe Tester haben die Eingabeaufforderungsgröße um bis zu 90 % reduziert, indem sie die Anweisungen im Modell selbst feinabstimmten und so jeden API-Aufruf beschleunigten.“ und Kosten senken“, sagte das Unternehmen.
Feinabstimmung für mehr LLMs
OpenAI sagte, dass die Unterstützung für die Feinabstimmung mit Funktionsaufrufen und gpt-3.5-turbo-16k und GPT-4 für den gleichen Zweck später erfolgt.