OpenAI، المختبر الموجود في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا والذي يطور تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تتضمن نماذج لغات كبيرة ، عن القدرة على إنشاء إصدارات مخصصة من GPT-3، نموذج قادر على توليد رمز من النوع البشري من النص والكلام.
معها من الآن فصاعدا يمكن للمطورين استخدام الضبط الدقيق لإنشاء نماذج GPT-3 مصممة خصيصًا للمحتوى المحدد لتطبيقاتك وخدماتك ، مما يؤدي إلى نتائج عالية الجودة لجميع المهام وأعباء العمل ، اعتمادًا على الشركة.
بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بـ GPT-3 ، يجب أن تعرف أن هذا هو نموذج لغوي ذاتي الانحدار يستخدم التعلم العميق لإنتاج نصوص شبيهة بالبشر.
هذا هو نموذج التنبؤ اللغوي من الجيل الثالث من سلسلة GPT-n التي أنشأتها OpenAI ، مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي ومقره سان فرانسيسكو ويتألف من شركة OpenAI LP الربحية وشركتها الأم ، الشركة غير الربحية OpenAI Inc.
من أي رسالة نصية ، مثل جملة ، تعرض GPT-3 نصًا إضافيًا بلغة طبيعية.
المطورين يمكنهم "برمجة" GPT-3 من خلال عرض بعض الأمثلة أو "المطالبات" لك فقط.
قال OpenAI في أواخر آذار (مارس): "لقد صممنا واجهة برمجة التطبيقات لتكون سهلة الاستخدام للجميع ومرنة بما يكفي لجعل فرق التعلم الآلي أكثر إنتاجية".
في هذا الوقت ، أكثر من 300 تطبيق يستخدمون GPT-3 في مختلف الفئات والصناعات ، من الإنتاجية والتعليم حتى الإبداع والألعاب.
La قدرة صقل جديدة في إعداد GPT-3 يسمح للعملاء بتدريب GPT-3 للتعرف على نمط معين لأعباء العمل مثل إنشاء المحتوى والتصنيف وتوليف النص ضمن حدود منطقة معينة.
يستخدم المزود القابل للتطبيق GPT-3 لمساعدة الشركات على الاستفادة من ملاحظات العملاء. باستخدام البيانات غير المنظمة ، يمكن للنظام إنتاج تقارير تلخص ملاحظات العملاء وتفاعلاتهم. من خلال تخصيص GPT-3 ، كان بإمكان Viable زيادة دقة تقاريرها من 66٪ إلى 90٪.
الأمر نفسه ينطبق على Keeper Tax ، وهي أداة تبسط محاسبة التوظيف الذاتي عن طريق التصنيف التلقائي واستخراج بيانات الحمولة لتقارير الضرائب ، من بنك أو حساب دفع. يستخدم Keeper Tax GPT-3 لتفسير بيانات كشف الحساب البنكي للعثور على النفقات القابلة للخصم الضريبي. تواصل الشركة تحسين GPT-3 ببيانات جديدة كل أسبوع بناءً على الأداء الواقعي لمنتجها ، مع التركيز على الأمثلة التي انخفض فيها النموذج إلى ما دون حد أداء معين.
الكثير يضيف المطورون حوالي 500 عينة جديدة أسبوعياً لتحسين النموذج. تقول Keeper Tax إن عملية الضبط تنتج تحسناً بنسبة 1٪ من أسبوع لآخر.
«قالت راشيل ليم ، عضو فريق OpenAI التقني ، إن أحد الأشياء التي حرصنا عليها بشدة ونصر عليها في تطويرنا لواجهة برمجة التطبيقات هذه هو جعلها في متناول المطورين الذين ليس لديهم بالضرورة خلفية في التعلم الآلي. "الطريقة التي تظهر بها هي أنه يمكنك تخصيص قالب GPT-3 باستخدام استدعاء سطر الأوامر. [نأمل] أنه نظرًا لإمكانية الوصول إليها ، يمكننا الوصول إلى مجموعة أكثر تنوعًا من المستخدمين الذين يمكنهم تقديم مجموعة مشكلاتهم الأكثر تنوعًا إلى التكنولوجيا ".
ينص Lim على أن إمكانات التحسين الخاصة بـ GPT-3 يمكن أن تؤدي أيضًا إلى توفير التكاليف حيث يمكن للعملاء توقع تكرار أعلى لنتائج ذات جودة أفضل من النماذج المجهزة بدقة مقارنة بنموذج GPT-3 القياسي. (رسوم OpenAI للوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات استنادًا إلى عدد الرموز أو الكلمات التي تولدها النماذج.)
بينما تتمتع OpenAI بعلاوة على الطرز المكررة ، يقول ليم إن معظم النماذج المكررة تتطلب مطالبات أقصر مع عدد أقل من الرموز ، والتي يمكن أن توفر المال أيضًا.
أصبح GPT-3 API متاحًا للجمهور منذ عام 2020. قبل عام من إطلاقه ، قرر مصمموه عدم الإعلان عن أعمال تطوير الإصدار السابق ، GPT-2 ، مع الأخذ في الاعتبار أن هذا النظام المشبع بالتعلم الآلي يمكن أن يتحول إلى تكون خطرة إذا وقعت في أيدي الأشرار.