Тонкая настройка ChatGPT Fine-Tuning

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:

1. Подготовка и загрузка тренировочных данных
2. Обучение новой отлаженной модели
3. 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.