أضافت أوبن أية آي “OpenAI” إمكانية تحسين الدقة إلى نموذج GPT-3.5 Turbo، مما يسمح للمستخدمين بدمج البيانات المخصصة في هذا النموذج الذكي والخفيف. يهدف هذا التحسين إلى تعزيز موثوقية الذكاء الاصطناعي القادر على توليد النصوص ومنحه سلوكيات محددة.
تؤكد أوبن أية آي أن الإصدارات المضبوطة بدقة من نموذج GPT-3.5 Turbo يمكن أن تتفوق أو حتى تجاوز القدرات الأساسية لنموذج GPT-4، الذي يُعتبر نموذج الشركة الرئيسي، في “بعض المهام المحددة.”
في منشور على مدونتها اليوم، ذكرت أوبن أية آي: “عبّر المطورون والأعمال عن رغبتهم في تخصيص النموذج لإنشاء تجارب فريدة وتجربة شخصية للمستخدمين منذ إطلاق نموذج GPT-3.5 Turbo. يمنح هذا التحديث المطورين القدرة على تخصيص النماذج بحيث تكون أفضل تلبية لحالات الاستخدام الخاصة بهم وتنفيذ هذه النماذج المُخصصة على نطاق واسع.”
عن طريق تحسين الدقة، يمكن للشركات التي تستخدم نموذج GPT-3.5 Turbo عبر واجهة برمجة تطبيقات أوبن أية آي تحسين الالتزام بتعليمات النموذج. على سبيل المثال، يمكنها ضمان أن النموذج يستجيب دائمًا باللغة المحددة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين الدقة لتحسين استمرارية النموذج في تنسيق الردود، مثل استكمال مقاطع من الشيفرة. كما يُتاح لها أيضًا تنقية “شعور” النموذج بالمخرجات، بما في ذلك نغمته، ليتناسب بشكل أفضل مع هوية العلامة التجارية أو الصوت المطلوب.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لمستخدمي أوبن أية آي تقليل حجم تلميحاتهم النصية من خلال تحسين الدقة، مما يؤدي إلى زيادة سرعة استدعاء واجهة البرمجة وتوفير التكاليف. وتدعي أوبن أية آي أن “المختبرين الأوائل نجحوا في تقليل حجم التلميح بنسبة تصل إلى 90% من خلال تحسين التعليمات داخل النموذج نفسه”، وفقًا لما ورد في المنشور.
حاليًا، تشمل عملية تحسين الدقة تجهيز البيانات وتحميل الملفات المطلوبة وإنشاء وظيفة تحسين الدقة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات أوبن أية آي. وتخضع البيانات المحسّنة للتقييم من خلال واجهة برمجة التطبيقات للتحكم ونظام التحكم المدعوم بنموذج GPT-4 للتحقق مما إذا كانت تتعارض مع معايير السلامة لدى أوبن أية آي. ولكن أوبن أية آي تعتزم إطلاق واجهة مستخدم لتحسين الدقة في المستقبل، مزودة بلوحة لتتبع حالة العبء الخاصة بعمليات تحسين الدقة الجارية.
تشمل تكاليف تحسين الدقة ما يلي:
- التدريب: 0.008 دولار لكل 1000 رمز
- مدخلات الاستخدام: 0.012 دولار لكل 1000 رمز
- مخرجات الاستخدام: 0.016 دولار لكل 1000 رمز
الرموز تُمثل وحدات النص الخام، مثل “fan” و”tas” و”tic” في كلمة “fantastic”. على سبيل المثال، ستكلف عملية تحسين الدقة لنموذج GPT-3.5 Turbo المشمولة بملف تدريب يحتوي على 100,000 رمز (حوالي 75,000 كلمة) حوالي 2.40 دولار.
في سياق متصل، أطلقت أوبن أية آي نسخًا مُحدثة من نماذج GPT-3 الأساسية (babbage-002 وdavinci-002)، والتي يمكن تحسينها أيضًا بدقة، مع دعم للترقيم و”زيادة في التوسعية”. كما تم الإعلان سابقًا، ان أوبن أية آي تعتزم تقاعد نماذج GPT-3 الأساسية الأصلية في 4 يناير 2024.
أعلنت أوبن أية آي أيضًا أن دعم تحسين الدقة لنموذج GPT-4 – وهو قادر على فهم الصور بالإضافة إلى النصوص، على عكس GPT-3.5 – سيتم تقديمه في وقت ما خلال فصل الخريف القادم. ومع ذلك، لم تقدم معلومات محددة حول هذا الجدول الزمني بعد.