OpenAI, das in San Francisco, Kalifornien, ansässige Labor, das Technologien für künstliche Intelligenz entwickelt, die große Sprachmodelle umfassen, kündigte die Möglichkeit an, benutzerdefinierte Versionen von GPT-3 zu erstellen, ein Modell, das in der Lage ist, Code vom menschlichen Typ aus Text und Sprache zu generieren.
Ab sofort dabei Entwickler können Feinabstimmung verwenden, um GPT-3-Modelle zu erstellen zugeschnitten auf die spezifischen Inhalte Ihrer Anwendungen und Services, was je nach Unternehmen zu qualitativ hochwertigeren Ergebnissen für alle Aufgaben und Workloads führt.
Für diejenigen, die GPT-3 nicht kennen, sollten Sie wissen, dass dies ist ein autoregressives Sprachmodell, das Deep Learning verwendet menschenähnliche Texte zu produzieren.
Dies ist der Sprachvorhersagemodell der dritten Generation der GPT-n-Serie, die von OpenAI entwickelt wurde, einem in San Francisco ansässigen Forschungslabor für künstliche Intelligenz, das aus dem gewinnorientierten Unternehmen OpenAI LP und seiner Muttergesellschaft, dem gemeinnützigen Unternehmen OpenAI Inc., besteht.
Von jeder Textnachricht, beispielsweise einem Satz, gibt GPT-3 zusätzlichen Text in natürlicher Sprache zurück.
Entwickler Sie können GPT-3 „programmieren“, indem sie Ihnen nur ein paar Beispiele oder „Eingabeaufforderungen“ zeigen.
„Wir haben die API so konzipiert, dass sie für jeden einfach zu verwenden ist und flexibel genug ist, um Machine-Learning-Teams produktiver zu machen“, sagte OpenAI Ende März.
Derzeit mehr als 300 Bewerbungen verwenden GPT-3 in verschiedenen Kategorien und Branchen, von Produktivität und Bildung sogar Kreativität und Spiele.
La neue Veredelungskapazität in der GPT-3-Einstellung ermöglicht es Kunden, GPT-3 zu trainieren um ein bestimmtes Muster für Arbeitsbelastungen zu erkennen wie die Generierung von Inhalten, die Klassifizierung und die Synthese von Texten innerhalb der Grenzen eines bestimmten Bereichs.
Ein tragfähiger Anbieter verwendet GPT-3, um Unternehmen dabei zu helfen, Kundenfeedback zu nutzen. Unter Verwendung unstrukturierter Daten kann das System Berichte erstellen, die Kundenfeedback und Interaktionen zusammenfassen. Durch die Anpassung von GPT-3 hätte Viable die Genauigkeit seiner Berichte von 66 % auf 90 % steigern können.
Dasselbe gilt für Keeper Tax, ein Tool, das die Buchhaltung der Selbständigen vereinfacht, indem es Nutzdaten für Steuerberichte von einem Bank- oder Zahlungskonto automatisch klassifiziert und extrahiert. Keeper Tax verwendet GPT-3, um Kontoauszugsdaten zu interpretieren, um potenziell abzugsfähige Ausgaben zu finden. Das Unternehmen verfeinert GPT-3 weiterhin jede Woche mit neuen Daten, die auf der realen Leistung seines Produkts basieren, und konzentriert sich auf Beispiele, bei denen das Modell unter eine bestimmte Leistungsschwelle gefallen ist.
Die Entwickler fügen wöchentlich etwa 500 neue Samples hinzu um das Modell zu verfeinern. Laut Keeper Tax führt der Abstimmungsprozess von Woche zu Woche zu einer Verbesserung von 1 %.
«Eine Sache, auf die wir bei unserer Entwicklung dieser API sehr sorgfältig geachtet haben und auf die wir bestehen, ist, sie Entwicklern zugänglich zu machen, die nicht unbedingt einen Hintergrund im maschinellen Lernen haben “, sagte Rachel Lim, technische Mitarbeiterin von OpenAI. „Das Ergebnis ist, dass Sie eine GPT-3-Vorlage mithilfe eines Befehlszeilenaufrufs anpassen können. [Wir hoffen], dass wir aufgrund der Zugänglichkeit eine vielfältigere Gruppe von Benutzern erreichen können, die ihre unterschiedlichsten Probleme in die Technologie einbringen können.“
Lim erklärt, dass die Verfeinerungsfunktionen des GPT-3 auch zu Kosteneinsparungen führen können, da Kunden von präzise angepassten Modellen im Vergleich zu einem Standard-GPT-3-Modell häufiger bessere Ergebnisse erwarten können Anzahl von Token oder Wörtern, die die Modelle generieren.)
Während OpenAI bei verfeinerten Modellen eine Prämie hat, sagt Lim, dass die meisten verfeinerten Modelle kürzere Eingabeaufforderungen mit weniger Token erfordern, was auch Geld sparen kann.
Die GPT-3 API ist seit 2020 öffentlich verfügbar. Ein Jahr vor ihrer Einführung hatten die Entwickler beschlossen, die Entwicklungsarbeit der Vorgängerversion GPT-2 nicht zu veröffentlichen, da sich dieses mit maschinellem Lernen dotierte System als herausstellen könnte gefährlich sein, wenn es in die Hände böswilliger Menschen fällt.