OpenAI, המעבדה בסן פרנסיסקו, קליפורניה, המפתחת טכנולוגיות בינה מלאכותית הכוללות מודלים של שפות גדולות, הכריזה על היכולת ליצור גרסאות מותאמות אישית של GPT-3, מודל המסוגל לייצר קוד מסוג אנושי מטקסט ודיבור.
עם זה מעכשיו מפתחים יכולים להשתמש בכוונון עדין כדי ליצור דגמי GPT-3 מותאם לתוכן הספציפי של האפליקציות והשירותים שלך, וכתוצאה מכך תוצאות באיכות גבוהה יותר עבור כל המשימות ועומסי העבודה, בהתאם לחברה.
למי שלא מכיר את GPT-3, כדאי לדעת שזה הוא מודל שפה אוטורגרסיבי המשתמש בלמידה עמוקה לייצר טקסטים דמויי אדם.
זה מודל חיזוי שפה מסדרת הדור השלישי של GPT-n שנוצרה על ידי OpenAI, מעבדת מחקר בבינה מלאכותית מבוססת סן פרנסיסקו המורכבת מהחברה למטרות רווח OpenAI LP וחברת האם שלה, החברה ללא מטרות רווח OpenAI Inc.
מכל הודעת טקסט, כגון משפט, GPT-3 מחזיר טקסט משלים בשפה טבעית.
מפתחים הם יכולים 'לתכנת' את GPT-3 על ידי הצגת רק כמה דוגמאות או 'הנחיות'.
"תכננו את ה-API כך שיהיה קל לשימוש לכולם וגמיש מספיק כדי להפוך צוותי למידת מכונה לפרודוקטיביים יותר", אמר OpenAI בסוף מרץ.
בשלב זה, יותר מ-300 בקשות משתמשים ב-GPT-3 בקטגוריות ותעשיות שונות, החל מפרודוקטיביות והשכלה אפילו יצירתיות ומשחקים.
La יכולת חידוד חדשה בהגדרת GPT-3 מאפשר ללקוחות לאמן את GPT-3 לזהות דפוס ספציפי לעומסי עבודה כגון יצירת תוכן, סיווג וסינתזה של טקסט בגבולות תחום מסוים.
ספק בר-קיימא משתמש ב-GPT-3 כדי לעזור לחברות למנף משוב מלקוחות. באמצעות נתונים לא מובנים, המערכת יכולה להפיק דוחות המסכמים משוב ואינטראקציות עם לקוחות. על ידי התאמה אישית של GPT-3, Viable הייתה מסוגלת להגדיל את הדיוק של הדוחות שלה מ-66% ל-90%.
אותו דבר לגבי Keeper Tax, כלי המפשט את חשבונאות העצמאים על ידי סיווג וחילוץ אוטומטי של נתוני מטען עבור דוחות מס, מחשבון בנק או תשלום. Keeper Tax משתמש ב-GPT-3 כדי לפרש נתוני דפי חשבון בנק כדי למצוא הוצאות שעלולות לנכות במס. החברה ממשיכה לחדד את GPT-3 עם נתונים חדשים מדי שבוע המבוססים על הביצועים בעולם האמיתי של המוצר שלה, תוך התמקדות בדוגמאות שבהן המודל ירד מתחת לסף ביצועים מסוים.
ل מפתחים מוסיפים כ-500 דגימות חדשות מדי שבוע לחדד את המודל. Keeper Tax אומר שתהליך השיפור מייצר שיפור של 1% משבוע לשבוע.
«דבר אחד שהקפדנו עליו מאוד והתעקשנו עליו בפיתוח ה-API הזה הוא להנגיש אותו למפתחים שאין להם בהכרח רקע בלמידת מכונה", אמרה רייצ'ל לים, חברת הצוות הטכני של OpenAI. "הדרך שבה זה יוצא היא שאתה יכול להתאים אישית תבנית GPT-3 באמצעות הפעלת שורת פקודה. [אנו מקווים] שבגלל הנגישות שלו, נוכל להגיע לקבוצה מגוונת יותר של משתמשים שיכולים להביא את מערכת הבעיות המגוונת ביותר שלהם לטכנולוגיה."
לים מצהירה כי יכולות החידוד של ה-GPT-3 יכולות להוביל גם לחיסכון בעלויות מכיוון שהלקוחות יכולים לצפות לתדירות גבוהה יותר של תוצאות איכותיות יותר מדגמים מותאמים במדויק בהשוואה לדגם GPT-3 סטנדרטי. (OpenAI גובה תשלום עבור גישת API בהתבסס על מספר האסימונים, או המילים, שהמודלים מייצרים.)
בעוד ל-OpenAI יש פרמיה על דגמים מעודנים, לים אומר שרוב הדגמים המעודנים דורשים הנחיות קצרות יותר עם פחות אסימונים, מה שיכול גם לחסוך כסף.
ה-API של GPT-3 זמין לציבור מאז 2020. שנה לפני השקתו, המעצבים שלו החליטו לא לפרסם את עבודת הפיתוח של הגרסה הקודמת, GPT-2, בהתחשב בכך שמערכת זו המסוממת בלמידת מכונה עשויה להתברר כ להיות מסוכן אם זה נפל לידיהם של אנשים זדוניים.