So feinstimmen Sie GPT 3.5: Das volle Potenzial von KI freischalten

OpenAs neuestes Sprachmodell, GPT-3,5 Turbo, ist ein großer Sprung nach vorne in großer Sprachmodellfunktionen. Der GPT-3,5-Turbo basiert auf der GPT-3-Modelsfamilie und kann einen bemerkenswert menschlichen Text erzeugen und gleichzeitig erschwinglicher und zugänglicher sind als frühere Versionen. Die wahre Kraft von GPT-3.5 Turbo liegt jedoch in seiner Fähigkeit, durch einen Prozess namens Feinabstimmung angepasst zu werden.

Feinabstimmung ermöglicht es Entwicklern, ihre eigenen Daten zu bringen, um das Modell an bestimmte Anwendungsfälle anzupassen und die Leistung bei speziellen Aufgaben erheblich zu steigern. Mit der Feinabstimmung hat der GPT-3,5-Turbo GPT-4 sogar mit bestimmten engen Anwendungen übereinstimmt oder übertroffen.

Diese neue Anpassungsstufe ermöglicht das Potenzial für Unternehmen und Entwickler, GPT-3.5-Turbo bereitzustellen, um maßgeschneiderte, leistungsstarke KI-Anwendungen zu erstellen. Da die Feinabstimmung für GPT-3,5-Turbo und den noch leistungsstärkeren GPT-4 im Laufe dieses Jahres verfügbar ist, stehen wir an der Spitze einer neuen Ära in Applied Ai.

Warum feine Sprachmodelle?

Feinabstimmung ist zu einer entscheidenden Technik geworden, um das Beste aus großen Sprachmodellen wie GPT-3,5 Turbo herauszuholen. Wir haben beispielsweise eine separate Anleitung zum Feinabstimmungs-GPT-3.

Während vorgeschriebene Modelle einen bemerkenswert menschlichen Text aus dem Feld erzeugen können, werden ihre wahren Fähigkeiten durch Feinabstimmung entsperrt. Mit dem Prozess können Entwickler das Modell anpassen, indem es es auf domänenspezifischen Daten trainiert und es an spezielle Anwendungsfälle anpasst, die über das, was allgemeine Purpose-Schulungen erreichen können, übernommen werden. Feinabstimmung verbessert die Relevanz, Genauigkeit und Leistung des Modells für Nischenanwendungen.

Anpassung für spezifische Anwendungsfälle

Feinabstimmung ermöglicht es Entwicklern, das Modell so anzupassen, dass einzigartige und differenzierte Erfahrungen erstellt werden und bestimmte Anforderungen und Domänen gerecht werden. Durch das Training des Modells für domänenspezifische Daten kann es relevantere und genauere Ausgänge für diese Nische generieren. Mit dieser Anpassungsstufe können Unternehmen maßgeschneiderte AI -Anwendungen erstellen.

verbesserte Steuern und Zuverlässigkeit

Feinabstimmung verbessert die Fähigkeit des Modells, Anweisungen zu befolgen und eine zuverlässige, konsistente Ausgangsformatierung zu erzeugen. Durch das Training in formatierten Daten lernt das Modell die gewünschte Struktur und den gewünschten Stil und verbessert die Steuerbarkeit. Dies führt zu vorhersehbaren und steuerbaren Ausgängen.

Verbesserte Leistung

Feinabstimmung kann die Modellleistung erheblich verbessern und auch die fein abgestimmten GPT-3,5-Turbo-Funktionen für bestimmte spezielle Aufgaben übereinstimmen oder überschreiten. Durch die Optimierung des Modells für eine enge Domäne erzielt es im Vergleich zu einem Generalist -Modell überlegene Ergebnisse in diesem Nischenproblemraum. Der Leistungsauftrieb von der Feinabstimmung ist erheblich.

Schauen Sie sich unseren Leitfaden zu 12 GPT-4 Open-Source-Alternativen an, in denen einige der Tools untersucht werden, die eine ähnliche Leistung bieten und weniger Rechenressourcen benötigen, um auszuführen.

Einfluss von feinstimmender GPT 3,5-Turbo

In den von OpenAI durchgeführten Beta-Tests stellten sie fest, dass Kunden, die das Modell fein abgestimmt haben, bemerkenswerte Verbesserungen in seiner Leistung für verschiedene Standardanwendungen erlebten. Hier sind einige wichtige Imbissbuden:

1. Verbesserte Direktabilität

Durch Feinabstimmung können Unternehmen das Modell besser leiten, um bestimmte Richtlinien einzuhalten. Wenn ein Unternehmen beispielsweise prägnante Antworten wünscht oder das Modell benötigt, um immer in einer bestimmten Sprache zu antworten, kann die Feinabstimmung dazu beitragen. Ein klassisches Beispiel ist, dass Entwickler das Modell so optimieren können, dass sie auf Anfrage konsequent auf Deutsch antworten.

2. Konsistente Antwortstrukturierung

Einer der herausragenden Vorteile der Feinabstimmung ist die Fähigkeit, die Ausgaben des Modells gleichmäßiger zu gestalten. Dies ist besonders wertvoll für Aufgaben, die eine bestimmte Antwortstruktur erfordern, wie Codevorschläge oder die Generierung von API -Interaktionen. Mit der Feinabstimmung können Entwickler dem Modell beispielsweise dem Modell vertrauen, um Benutzeranfragen in Qualitätsformate zu verwandeln, die mit ihren Systemen kompatibel sind.

3. Personalisierter Ton

Feinabstimmung kann eingesetzt werden, um die Antworten des Modells enger mit der einzigartigen Stimme oder dem einzigartigen Stil eines Unternehmens auszurichten. Unternehmen mit einer ausgeprägten Markenstimme können diese Funktion nutzen, um sicherzustellen, dass der Ton des Modells der Essenz ihrer Marke entspricht.

Voraussetzungen für die Feinabstimmung

Feinabstimmung ermöglicht das Anpassen eines vorgebliebenen Sprachmodells wie GPT-3.5 Turbo, indem der Trainingsprozess für Ihre eigenen Daten fortgesetzt wird. Dies passt das Modell an Ihren spezifischen Anwendungsfall an und verbessert seine Leistung erheblich.

Um mit der Feinabstimmung zu beginnen, benötigen Sie zuerst Zugriff auf die OpenAI-API. Nachdem Sie sich auf der OpenAI -Website angemeldet haben, können Sie einen API -Schlüssel erhalten, mit dem Sie mit der API und den Modellen interagieren können.

Als nächstes müssen Sie einen Datensatz für die Feinabstimmung vorbereiten. Dies beinhaltet die Kuratierung von Beispielen für Texteingabeaufforderungen und gewünschte Modellantworten. Die Daten sollten mit dem Format übereinstimmen, für das Ihre Anwendung das Modell verwendet. Das Reinigen und Formatieren der Daten in die erforderliche JSONL -Struktur ist ebenfalls wichtig.

Die OpenAI -CLI bietet nützliche Tools zur Validierung und Vorverarbeitung Ihrer Trainingsdaten.

Sobald Sie validiert haben, können Sie die Daten auf Öffnen von Servern hochladen.

Schließlich initiieren Sie einen Feinabstimmungsjob über die API und wählen die Basis GPT-3.5

aus

Turbo -Modell und Übergeben Ihrer Trainingsdatendatei. Der Feinabstimmungsvorgang kann je nach Datengröße Stunden oder Tage dauern. Sie können den Trainingsfortschritt über die API überwachen.

wie man OpenAI GPT 3.5-Turbo-Modell einstimmen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

OpenAI hat kürzlich eine UI-Schnittstelle für Feinabstimmungsmodelle veröffentlicht. In diesem Tutorial werde ich die OpenAI-Benutzeroberfläche verwenden, um ein fein abgestimmtes GPT-Modell zu erstellen. Um diesem Teil zu folgen, müssen Sie ein OpenAI -Konto und einen Schlüssel haben.

1. Melden Sie sich bei Platform.openai.com

an

2. Bereiten Sie Ihre Daten

vor

Zur Demonstration habe ich einen kleinen Datensatz von Frage -Antworten kuratiert und es wird derzeit als Pandas -Datenfreame gespeichert.

Um zu demonstrieren, was ich getan habe, habe ich 50 Fragen und ihre Antworten im Shakespeare -Stil erstellt. Durch diesen feinen Auftrag personalisiere ich den Stil und den Ton des GPT3.5-Turbo-Modells.

Obwohl es sich nicht um ein sehr praktischer Anwendungsfall handelt, fügen Sie in der Eingabeaufforderung nur "Antwort im Shakespeare-Stil" hinzu, GPT3.5 ist sich sicherlich von Shakespeare bewusst und generiert Antworten im erforderlichen Ton.

Für OpenAI müssen die Daten im JSONL -Format sein. JSONL ist ein Format, in dem jede Zeile ein gültiges JSON -Objekt ist, das durch Newlines getrennt ist. Ich habe einen einfachen Code geschrieben, um PD.Dataframe in JSONL zu konvertieren.

import json
import pandas as pd

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = 'You are a teaching assistant for Machine Learning. You should help the user to answer his question.'

def create_dataset(question, answer):
    return {
        "messages": [
            {"role": "system", "content": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": question},
            {"role": "assistant", "content": answer},
        ]
    }

if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_csv("path/to/file.csv", encoding='cp1252')
    with open("train.jsonl", "w") as f:
        for _, row in df.iterrows():
            example_str = json.dumps(create_dataset(row["Question"], row["Answer"]))
            f.write(example_str + "\n")

so sieht meine JSONL -Datei aus:

3. Erstellen Sie den Feinabstimmungsjob

Gehen Sie zu Plattform.openai.com und navigieren Sie zu Feinabstimmungen im oberen Menü und klicken Sie auf Neue.

Wählen Sie das Basismodell aus. Ab sofort sind nur 3 Modelle zur Feinabstimmung erhältlich (Babbage-002, DaVinci-002, GPT-3,5-Turbo-0613).

Laden Sie als nächstes einfach die JSONL -Datei hoch, geben Sie den Namen des Jobs an und klicken Sie auf Erstellen.

Die Tuning -Aufgabe kann je nach Größe des Datensatzes mehrere Stunden oder sogar Tage dauern. In meinem Beispiel hatte der Datensatz nur 5.500 Token, und es dauerte weit über 6 Stunden für die Feinabstimmung. Die Kosten für diesen Job waren unbedeutend (& lt; $ 1 = 5.500/1000 x 0,08 USD).

Dieses Tutorial zeigt, wie Sie mit der Benutzeroberfläche GPT-Modelle fein abteilen können. Wenn Sie lernen möchten, wie Sie mit API dasselbe erreichen können, lesen Sie die Feinabstimmung GPT-3 mit dem OpenAI-API und dem Python-Tutorial von Zoumana Keita auf DataCamp.

4. Verwenden des fein abgestimmten Modells

Sobald der Tuning-Job abgeschlossen ist, können Sie jetzt das feine Modell über API oder den auf der Plattform verfügbaren Spielplatz verwenden.openai.com.

Beachten Sie, dass nach dem Dropdown-Bereich Modell jetzt ein persönlicher 3,5-Turbo zur Auswahl verfügbar ist. Probieren wir es aus.

Beachten Sie den Ton und den Stil der Antworten.

Wenn Sie lernen möchten, wie man mit dem OpenAI-Python-Paket arbeitet, um programmgesteuert Gespräche mit ChatGPT zu führen

Sicherheit und Privatsphäre

OpenAI nimmt die Sicherheit ernst und hat strenge Prozesse, bevor neue Modelle veröffentlicht werden, einschließlich Tests, Experten -Feedback und Techniken zur Verbesserung des Modellverhaltens und der Überwachungssysteme. Sie wollen leistungsstarke KI -Systeme vorteilhaft machen und vorhersehbare Risiken minimieren.

Feinabstimmung ermöglicht das Anpassen von Modellen wie GPT-3,5 Turbo gleichzeitig wichtige Sicherheitsfunktionen. OpenAI führt Interventionen auf mehreren Ebenen an - Messungen, Modelländerungen, Richtlinien, Überwachung -, um Risiken zu mildern und Modelle auszurichten.

OpenAI entzieht persönliche Informationen aus Schulungsdaten, wo dies realisierbar ist und Richtlinien gegen Inhalte mit Privatpersoneninformationen enthält. Dies minimiert Datenschutzrisiken.

Für gemeinsame Anwendungsfälle ohne sensible Daten können OpenAI -Modelle sicher genutzt werden. Für proprietäre oder regulierte Daten können Optionen wie Daten verschleiert, private KI-Prozessoren oder interne Modelle möglicherweise vorzuziehen.

Kosten für die Feinabstimmung GPT 3,5-Turbo

Es sind drei Kosten verbunden, die mit der Feinabstimmung und dem fein abgestimmten GPT 3.5-Turbo-Modell verwendet werden.

1. Trainingsdatenvorbereitung. Die Kosten hängen von der Zeit und dem Aufwand ab, die für die Quelle und Formatierung der Daten erforderlich sind.
2. Erste Schulungskosten. Bei 0,008 USD pro 1.000 Token würde ein 100.000-Token-Trainingssatz 800 US-Dollar für die anfängliche Feinabstimmung kosten.
3. laufende Nutzungskosten. Bei 0,012 USD pro 1.000 Eingangsstoken und 0,016 USD pro 1.000 Ausgangs -Token können sich die Kosten je nach Anwendungsnutzung schnell summieren.
Sehen wir uns ein Beispiel für die Nutzungskostenszenario:

Chatbot with 4,000 token prompts/responses, 1,000 interactions per day:

(4,000/1000) input tokens x $0.012 x 1,000 interactions = $48 per day
• (4,000/1000) output tokens x $0.016 x 1,000 interactions = $64 per day
  Total = $112 per day or $3,360 per month
  
  

Text summarization API with 2,000 token inputs, 500 requests per day:

(2,000/1000) input tokens x $0.012 x 500 requests = $12 per day
• (2,000/1000) output tokens x $0.016 x 500 requests = $16 per day
  Total = $28 per day or $840 per month
  
  
HINWEIS: Token geteilt durch 1000, weil die OpenAI -Preisgestaltung pro 1K -Token zitiert wird.

Erfahren Sie, wie Sie ChatGPT in einem realen End-to-End-Datenwissenschaftsprojekt verwenden. Schauen Sie sich einen Leitfaden zur Verwendung von ChatGPT für Datenwissenschaftsprojekte an, um zu erfahren

Schlussfolgerung

Wenn wir uns in die Grenze der Großsprachenmodellfunktionen befassen, sticht GPT-3,5 Turbo nicht nur durch seine menschliche Textgenerierung, sondern auch für das durch Feinabstimmung freigegebene transformative Potenzial aus. Dieser Anpassungsprozess ermöglicht es den Entwicklern, die Fähigkeiten des Modells an Nischenanwendungen anzupassen und so überlegene Ergebnisse zu erzielen, die sogar den Nachfolger in spezialisierten Bereichen übereinstimmen oder übertreffen.

Die Verbesserungen in Bezug auf die Direktfreundlichkeit, die Antwortstrukturierung und die Tonpersonalisierung sind in Anwendungen erkennbar, die zu unterschiedlichen Anforderungen abgestimmt sind, wodurch Unternehmen einzigartige kI-gesteuerte Erlebnisse hervorbringen können. Mit großer Macht kommt jedoch erhebliche Verantwortung. Es ist entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen und bei der Implementierung generativer KI- und Sprachmodelle sicherlich Sicherheit und Datenschutzüberlegungen zu haben.

Zugriff auf 60 ChatGPT -Eingabeaufforderungen für Datenwissenschaftsaufgaben mit dem Chatgpt -Cheat -Blatt für Data Science.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo feinstimmen Sie GPT 3.5: Das volle Potenzial von KI freischalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!