OpenAI permet désormais de personnaliser le système de génération de texte GPT-3

OpenAI, le laboratoire basé à San Francisco, en Californie, qui développe des technologies d'intelligence artificielle incluant de grands modèles linguistiques, a annoncé la possibilité de créer des versions personnalisées de GPT-3, un modèle capable de générer du code de type humain à partir de texte et de parole.

Avec ça à partir de maintenant les développeurs peuvent utiliser un réglage fin pour créer des modèles GPT-3 adaptés au contenu spécifique de vos applications et services, résultant en des résultats de meilleure qualité pour toutes les tâches et charges de travail, selon l'entreprise.

Pour ceux qui ne connaissent pas GPT-3, sachez que cette est un modèle de langage autorégressif qui utilise l'apprentissage en profondeur produire des textes à caractère humain.

Il s'agit de la modèle de prédiction du langage de la série GPT-n de troisième génération créée par OpenAI, un laboratoire de recherche en intelligence artificielle basé à San Francisco et composé de la société à but lucratif OpenAI LP et de sa société mère, la société à but non lucratif OpenAI Inc.

À partir de n'importe quel message texte, comme une phrase, GPT-3 renvoie un texte supplémentaire en langage naturel.

Les développeurs Ils peuvent « programmer » GPT-3 en vous montrant juste quelques exemples ou « invites ».

"Nous avons conçu l'API pour qu'elle soit facile à utiliser pour tout le monde et suffisamment flexible pour rendre les équipes d'apprentissage automatique plus productives", a déclaré OpenAI fin mars.

A ce jour, plus de 300 candidatures utilisent GPT-3 dans diverses catégories et industries, de la productivité à l'éducation même la créativité et les jeux.

La nouvelle capacité de raffinement dans le paramètre GPT-3 permet aux clients de former GPT-3 reconnaître un modèle spécifique pour les charges de travail tels que la génération de contenu, la classification et la synthèse de texte dans les limites d'un domaine particulier.

Le fournisseur viable utilise GPT-3 pour aider les entreprises à tirer parti des commentaires des clients. En utilisant des données non structurées, le système peut produire des rapports qui résument les commentaires et les interactions des clients. En personnalisant GPT-3, Viable aurait pu augmenter la précision de ses rapports de 66% à 90%.

Il en va de même pour Keeper Tax, un outil qui simplifie la comptabilité des travailleurs indépendants en classant et en extrayant automatiquement les données de charge utile pour les déclarations fiscales, à partir d'un compte bancaire ou de paiement. Keeper Tax utilise GPT-3 pour interpréter les données des relevés bancaires afin de trouver des dépenses potentiellement déductibles d'impôt. La société continue d'affiner GPT-3 avec de nouvelles données chaque semaine basées sur les performances réelles de son produit, en se concentrant sur des exemples où le modèle est tombé en dessous d'un certain seuil de performance.

Les les développeurs ajoutent environ 500 nouveaux échantillons par semaine pour affiner le modèle. Keeper Tax affirme que le processus de mise au point produit une amélioration de 1% d'une semaine à l'autre.

«Une chose sur laquelle nous avons été très prudents et sur laquelle nous insistons dans notre développement de cette API est de la rendre accessible aux développeurs qui n'ont pas nécessairement une formation en apprentissage automatique », a déclaré Rachel Lim, membre de l'équipe technique d'OpenAI. « La façon dont cela se manifeste est que vous pouvez personnaliser un modèle GPT-3 à l'aide d'un appel en ligne de commande. [Nous espérons] qu'en raison de son accessibilité, nous pourrons atteindre un ensemble plus diversifié d'utilisateurs qui peuvent apporter leur ensemble de problèmes les plus divers à la technologie. "

Lim déclare que les capacités de raffinement du GPT-3 peuvent également entraîner des économies de coûts, car les clients peuvent s'attendre à une fréquence plus élevée de résultats de meilleure qualité à partir de modèles ajustés avec précision par rapport à un modèle GPT-3 standard (les frais d'OpenAI pour l'accès à l'API basés sur le nombre de jetons, ou de mots, que les modèles génèrent.)

Alors qu'OpenAI a une prime sur les modèles raffinés, Lim dit que la plupart des modèles raffinés nécessitent des invites plus courtes avec moins de jetons, ce qui peut également économiser de l'argent.

L'API GPT-3 est accessible au public depuis 2020. Un an avant son lancement, ses concepteurs avaient décidé de ne pas rendre publics les travaux de développement de la version précédente, GPT-2, considérant que ce système dopé au machine learning pouvait s'avérer être dangereux s'il tombait entre les mains de personnes malveillantes.


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