Cara Menyempurnakan GPT 3.5: Membuka Potensi Penuh AI '

Model bahasa terbaru Openai, GPT-3.5 Turbo, mewakili lonjakan utama ke hadapan dalam keupayaan model bahasa yang besar. Dibina di atas model keluarga GPT-3, GPT-3.5 Turbo boleh menghasilkan teks yang sangat seperti manusia semasa menjadi lebih murah dan boleh diakses daripada versi terdahulu. Walau bagaimanapun, kuasa sebenar GPT-3.5 Turbo terletak pada keupayaannya untuk disesuaikan melalui proses yang dipanggil Fine-Tuning.

Fine-penalaan membolehkan pemaju membawa data mereka sendiri untuk menyesuaikan model kepada kes-kes penggunaan tertentu dan meningkatkan prestasi dengan ketara pada tugas-tugas khusus. Dengan penalaan halus, GPT-3.5 Turbo telah dipadankan atau melebihi GPT-4 pada aplikasi sempit tertentu.

Tahap penyesuaian baru ini membuka potensi untuk perniagaan dan pemaju untuk menggunakan GPT-3.5 Turbo untuk membuat aplikasi AI yang disesuaikan, tinggi. Memandangkan penalaan halus tersedia untuk GPT-3.5 Turbo dan GPT-4 yang lebih kuat pada akhir tahun ini, kami berdiri di puncak era baru dalam AI Gunaan.

mengapa model bahasa halus?

Penalaan halus telah menjadi teknik penting untuk mendapatkan yang terbaik daripada model bahasa besar seperti GPT-3.5 Turbo. Kami mempunyai panduan berasingan mengenai penalaan GPT-3, contohnya.

Walaupun model pra-terlatih dapat menghasilkan teks yang sangat seperti manusia keluar dari kotak, keupayaan sebenar mereka dibuka melalui penalaan halus. Proses ini membolehkan pemaju menyesuaikan model dengan melatihnya pada data khusus domain, menyesuaikannya dengan kes-kes penggunaan khusus di luar apa yang dapat dicapai oleh latihan umum. Penalaan halus meningkatkan kaitan, ketepatan, dan prestasi model untuk aplikasi khusus.

penyesuaian untuk kes penggunaan tertentu

Fine-penalaan membolehkan pemaju menyesuaikan model untuk mencipta pengalaman yang unik dan dibezakan, memenuhi keperluan dan domain tertentu. Dengan melatih model pada data khusus domain, ia dapat menghasilkan output yang lebih relevan dan tepat untuk niche itu. Tahap penyesuaian ini membolehkan perniagaan membina aplikasi AI yang disesuaikan.

kebolehpercayaan dan kebolehpercayaan yang lebih baik

Penalaan halus meningkatkan keupayaan model untuk mengikuti arahan dan menghasilkan pemformatan output yang boleh dipercayai dan konsisten. Melalui latihan pada data yang diformat, model mempelajari struktur dan gaya yang dikehendaki, meningkatkan kebolehkerjaan. Ini menghasilkan output yang lebih diramalkan dan dikawal.

Prestasi yang dipertingkatkan

Penalaan halus dapat meningkatkan prestasi model dengan ketara, bahkan membolehkan turbo GPT-3.5 yang disesuaikan dengan keupayaan untuk memadankan atau melebihi keupayaan GPT-4 pada tugas khusus tertentu. Dengan mengoptimumkan model untuk domain sempit, ia mencapai hasil yang unggul dalam ruang masalah khusus berbanding dengan model generalis. Pengangkatan prestasi dari penalaan halus adalah besar.

Lihat panduan kami pada 12 alternatif sumber terbuka GPT-4, yang meneroka beberapa alat yang boleh menawarkan prestasi yang sama dan memerlukan sumber pengiraan yang lebih sedikit untuk dijalankan.

Kesan Fine-Tuning GPT 3.5-Turbo

Dalam ujian beta yang dijalankan oleh OpenAI, mereka mendapati bahawa pelanggan yang menyamar model mengalami peningkatan yang ketara dalam prestasinya untuk pelbagai aplikasi standard. Berikut adalah beberapa pengambilan utama:

1. Directability yang dipertingkatkan

Melalui penalaan halus, syarikat dapat membimbing model untuk mematuhi garis panduan tertentu. Sebagai contoh, jika syarikat mahukan respons ringkas atau memerlukan model untuk sentiasa menjawab dalam bahasa tertentu, penalaan halus dapat membantu mencapai itu. Contoh klasik adalah bahawa pemaju boleh tweak model untuk membalas secara konsisten dalam bahasa Jerman apabila diminta.

2. Penstrukturan tindak balas yang konsisten

Salah satu manfaat yang menonjol dari penalaan halus adalah keupayaannya untuk menjadikan output model lebih seragam. Ini amat berharga untuk tugas -tugas yang memerlukan struktur tindak balas tertentu, seperti cadangan kod atau menghasilkan interaksi API. Contohnya, dengan penalaan halus, pemaju boleh mempercayai model untuk mengubah pertanyaan pengguna ke dalam format JSON berkualiti yang serasi dengan sistem mereka.

3. Nada peribadi

Fine-penalaan boleh digunakan untuk menyelaraskan tindak balas model dengan lebih rapat dengan suara atau gaya unik syarikat. Syarikat -syarikat dengan suara jenama yang berbeza dapat memanfaatkan ciri ini untuk memastikan nada model sepadan dengan intipati jenama mereka.

Prasyarat untuk penalaan halus

Fine-Tuning membolehkan menyesuaikan model bahasa pra-terlatih seperti GPT-3.5 Turbo dengan meneruskan proses latihan pada data anda sendiri. Ini menyesuaikan model untuk kes penggunaan khusus anda dan meningkatkan prestasi dengan ketara.

Untuk memulakan penalaan halus, anda memerlukan akses ke API OpenAI. Selepas mendaftar di laman web OpenAI, anda boleh mendapatkan kunci API yang membolehkan anda berinteraksi dengan API dan model.

Seterusnya, anda perlu menyediakan dataset untuk penalaan halus. Ini melibatkan contoh contoh teks dan tindak balas model yang dikehendaki. Data sepadan dengan format aplikasi anda akan menggunakan model untuk. Membersihkan dan memformat data ke dalam struktur JSONL yang diperlukan juga penting.

Openai CLI menyediakan alat yang berguna untuk mengesahkan dan memproses data latihan anda.

Setelah disahkan, anda boleh memuat naik data ke pelayan OpenAI.

Akhirnya, anda memulakan kerja penalaan melalui API, memilih asas GPT-3.5

model turbo dan lulus fail data latihan anda. Proses penalaan halus boleh mengambil masa berjam-jam atau hari, bergantung kepada saiz data. Anda boleh memantau kemajuan latihan melalui API.

Cara Fine Tune Openai GPT 3.5-Turbo Model: Panduan Langkah demi Langkah

OpenAI baru-baru ini mengeluarkan antara muka UI untuk model bahasa penalaan. Dalam tutorial ini, saya akan menggunakan UI OpenAI untuk membuat model GPT yang baik. Untuk mengikuti bahagian ini, anda mesti mempunyai akaun dan kunci terbuka.

1. Log masuk ke platform.openai.com

2. Sediakan data anda

Untuk demonstrasi, saya telah menguburkan satu dataset kecil jawapan soalan, dan kini disimpan sebagai dataframe pandas.

Hanya untuk menunjukkan apa yang telah saya lakukan, saya mencipta 50 soalan pembelajaran mesin dan jawapan mereka dalam gaya Shakespeare. Melalui pekerjaan penalaan yang baik ini, saya memperibadikan gaya dan nada model GPT3.5-Turbo.

Walaupun ia bukan kes penggunaan yang sangat praktikal, kerana anda hanya boleh menambah "Jawapan dalam gaya Shakespeare" dalam prompt, GPT3.5 pastinya menyedari Shakespeare dan akan menghasilkan jawapan dalam nada yang diperlukan.

Untuk OpenAI Data mestilah dalam format JSONL. JSONL adalah format di mana setiap baris adalah objek JSON yang sah, dipisahkan oleh garis baru. Saya telah menulis kod mudah untuk menukar pd.dataframe ke jsonl.

inilah yang kelihatan seperti fail jsonl saya:

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")

3. Buat kerja penalaan yang baik

pergi ke platform.openai.com dan navigasi ke penalaan halus di menu atas dan klik pada Buat Baru.

Pilih model asas. Setakat ini, hanya 3 model yang tersedia untuk penalaan halus (Babbage-002, DaVinci-002, GPT-3.5-Turbo-0613).

Seterusnya, hanya muat naik fail JSONL, berikan nama kerja, dan klik Buat.

Pekerjaan penalaan mungkin mengambil masa beberapa jam atau bahkan hari, bergantung kepada saiz dataset. Dalam contoh saya, dataset hanya mempunyai 5,500 token, dan ia mengambil masa lebih dari 6 jam untuk penalaan halus. Kos pekerjaan ini tidak penting (& lt; $ 1 = 5,500/1000 x $ 0.08).

Tutorial ini menunjukkan bagaimana anda boleh menggunakan UI untuk merapatkan model GPT. Jika anda ingin belajar bagaimana untuk mencapai perkara yang sama menggunakan API, periksa GPT-3 penalaan yang baik menggunakan Tutorial OpenAI API dan Python oleh Zougana Keita di DataCamp.

4. Menggunakan model yang disempurnakan

Setelah kerja penalaan selesai, kini anda boleh menggunakan model yang disesuaikan dengan API atau menggunakan taman permainan yang tersedia di platform.openai.com.

Perhatikan bahawa di bawah dropdown model, kini terdapat 3.5-turbo peribadi yang tersedia untuk pemilihan. Mari kita cuba.

Perhatikan nada dan gaya respons.

Jika anda ingin belajar bagaimana untuk bekerja dengan pakej Openai Python untuk mengadakan perbualan dengan CHATGPT, lihat menggunakan GPT-3.5 dan GPT-4 melalui API OpenAI di blog Python di DataCamp.

Keselamatan dan Privasi

Openai mengambil keselamatan dengan serius dan mempunyai proses yang ketat sebelum melepaskan model baru, termasuk ujian, maklum balas pakar, teknik untuk meningkatkan tingkah laku model dan sistem pemantauan. Mereka bertujuan untuk membuat sistem AI yang kuat memberi manfaat dan meminimumkan risiko yang boleh dijangka.

Fine-Tuning membolehkan model penyesuaian seperti GPT-3.5 Turbo sambil mengekalkan ciri-ciri keselamatan yang penting. OpenAI menggunakan campur tangan pada pelbagai peringkat - pengukuran, perubahan model, dasar, pemantauan - untuk mengurangkan risiko dan menyelaraskan model.

OpenAI menghilangkan maklumat peribadi dari data latihan di mana boleh dilaksanakan dan mempunyai dasar terhadap penjanaan kandungan dengan maklumat individu swasta. Ini meminimumkan risiko privasi.

Untuk kes penggunaan biasa tanpa data sensitif, model OpenAI boleh dimanfaatkan dengan selamat. Tetapi untuk data proprietari atau terkawal, pilihan seperti obfuscation data, pemproses AI swasta, atau model dalaman mungkin lebih baik.

kos penalaan halus GPT 3.5-turbo

Terdapat tiga kos yang berkaitan dengan penalaan halus dan menggunakan model GPT 3.5-turbo yang disesuaikan dengan baik.

1. Penyediaan Data Latihan. Kos akan bergantung pada masa dan usaha yang diperlukan untuk sumber dan memformat data.
2. Kos latihan awal. Ini dikenakan setiap tanda data latihan. Pada $ 0.008 setiap 1,000 token, set latihan 100,000 token akan menelan kos $ 800 untuk penalaan denda awal.
3. Kos penggunaan yang berterusan. Ini dikenakan per token untuk kedua -dua input input dan output model. Pada $ 0.012 setiap 1,000 token input dan $ 0.016 setiap 1,000 token output, kos boleh ditambah dengan cepat bergantung kepada penggunaan aplikasi.

mari kita lihat contoh senario kos penggunaan:

Chatbot dengan 4,000 token peta/respons, 1,000 interaksi sehari: (4,000/1000) Token input x $ 0.012 x 1,000 interaksi = $ 48 sehari

(4,000/1000)
• 
  API ringkasan teks dengan 2,000 input token, 500 permintaan sehari:
  (2,000/1000) Token input x $ 0.012 x 500 permintaan = $ 12 sehari
  (2,000/1000)

nota: token dibahagikan dengan 1000 kerana harga terbuka disebutkan setiap token 1k.

• Ketahui cara menggunakan CHATGPT dalam projek sains data end-to-end sebenar. Semak panduan untuk menggunakan CHATGPT untuk projek sains data untuk mengetahui cara menggunakan CHATGPT untuk perancangan projek, analisis data, pra -proses data, pemilihan model, penalaan hiperparameter, membangunkan aplikasi web, dan menggunakannya di ruang.
  

  Kesimpulan

  Ketika kita menyelidiki sempadan keupayaan model bahasa yang besar, GPT-3.5 Turbo menonjol bukan hanya untuk penjanaan teks seperti manusia tetapi juga untuk potensi transformatif yang dikunci oleh penalaan halus. Proses penyesuaian ini membolehkan pemaju mengasah kehebatan model untuk memenuhi aplikasi khusus, dengan itu mencapai hasil yang lebih baik yang sepadan dengan atau melampaui penggantinya dalam domain khusus.

  Penambahbaikan dalam Directability, Penstrukturan Tindak Balas, dan Peribadi Nada terbukti dalam Aplikasi yang disesuaikan untuk memenuhi keperluan yang berbeza, dengan itu membolehkan perniagaan untuk menghasilkan pengalaman AI yang unik. Walau bagaimanapun, dengan kuasa besar datang tanggungjawab yang besar. Adalah penting untuk memahami kos yang berkaitan dan berhati -hati dengan pertimbangan keselamatan dan privasi semasa melaksanakan model AI dan bahasa generatif.
  Dapatkan akses kepada 60 chatgpt arahan untuk tugas sains data dengan lembaran cheat chatgpt untuk sains data.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Menyempurnakan GPT 3.5: Membuka Potensi Penuh AI '. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!