Тонкая настройка ChatGPT (ChatGPT Fine-Tuning) позволяет улучшать доступные модели через API, предлагая:
- Превосходное качество результатов по сравнению с быстрым проектированием,
- Способность тренироваться на большем количестве примеров, чем это возможно в рамках подсказки,
- Сохранение токенов из-за более коротких подсказок,
- Уменьшена задержка в запросах.
GPT-3 прошел предварительную подготовку на большом количестве текстов из открытого Интернета. Имея всего несколько примеров в подсказке, он часто может распознать выполняемую задачу и дать правдоподобное завершение, процесс, который часто называют «обучением за несколько попыток».
Благодаря обучению на большем количестве примеров, чем может содержаться в подсказке, точная настройка превосходит обучение за несколько попыток, позволяя улучшить результаты в различных задачах. После точной настройки модели нет необходимости включать примеры в подсказки, что снижает затраты и упрощает запросы с меньшей задержкой.
В общих чертах, тонкая настройка состоит из следующих шагов:
- Подготовка и загрузка тренировочных данных
- Обучение новой отлаженной модели
- Использование отлаженной модели
Информацию о выставлении счетов за обучение и использование точной настройки модели см. в статье о ценах на GPT-4 API.
Какие модели GPT подходят для тонкой настройки (ChatGPT Fine-Tuning)?
В настоящее время тонкая настройка доступна только для базовых моделей davinci , curie , babbage и ada . Это оригинальные модели, которым не хватает инструкций после обучения (например , text-davinci-003 ).
Кроме того, можно продолжить тонкую настройку уже настроенной модели, чтобы включить больше данных, не начиная с нуля.
Заключение
Тонкая настройка ChatGPT — это эффективный метод разработки индивидуальной модели, адаптированной к вашим конкретным потребностям. Перед началом процесса тонкой настройки вашей модели OpenAI настоятельно рекомендует ознакомиться с рекомендуемыми передовыми методами и соответствующими рекомендациями.
В простых бы настройках разобраться , для начала было бы хорошо , потом уже на тонкие можно осторожно посматривать.
Как по мне это хорошо, что можно детально настраивать учитывая все нюансы работы.
Согласен, что необходимо понимать и конкретизировать свои запросы, чтобы максимально точный получить ответ. На то и существует множество разновидностей промтом.
Спасибо за подобные посты, которые помогают лучше разобраться в настройках бота и гибко его настроить под себя.
Спасибо за подобный пост, теперь куда проще взаимодействовать с ботом и получать более точные ответы на свои вопросы.