OpenAI, 대규모 언어 모델을 포함하는 인공 지능 기술을 개발하는 캘리포니아 샌프란시스코 기반 연구소, GPT-3의 사용자 정의 버전을 만드는 기능을 발표했습니다., 텍스트와 음성에서 인간형 코드를 생성할 수 있는 모델입니다.
그것으로 지금부터 개발자는 미세 조정을 사용하여 GPT-3 모델을 생성할 수 있습니다. 애플리케이션 및 서비스의 특정 콘텐츠에 맞게 조정되므로 회사에 따라 모든 작업 및 워크로드에 대해 더 높은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다.
GPT-3에 익숙하지 않은 사람들은 이것이 딥 러닝을 사용하는 자기회귀 언어 모델입니다. 사람과 같은 텍스트를 생성합니다.
입니다 언어 예측 모델 영리 기업인 OpenAI LP와 모기업인 비영리 기업인 OpenAI Inc.로 구성된 샌프란시스코 기반 인공지능 연구소인 OpenAI에서 만든 XNUMX세대 GPT-n 시리즈
문장과 같은 모든 문자 메시지에서 GPT-3은 자연어로 된 보충 텍스트를 반환합니다.
개발자 그들은 단지 몇 가지 예나 '프롬프트'를 보여줌으로써 GPT-3을 '프로그래밍'할 수 있습니다.
OpenAI는 XNUMX월 말에 "모든 사람이 사용하기 쉽고 유연하여 기계 학습 팀의 생산성을 높일 수 있도록 API를 설계했습니다."라고 말했습니다.
현재 300개 이상의 신청 생산성과 교육에 이르기까지 다양한 카테고리와 산업에서 GPT-3를 사용하고 있습니다. 심지어 창의성과 게임.
La 새로운 정제 능력 GPT-3 설정에서 고객은 GPT-3을 교육할 수 있습니다. 워크로드에 대한 특정 패턴을 인식하기 위해 특정 영역의 한계 내에서 콘텐츠 생성, 분류 및 텍스트 합성과 같은.
Viable 제공업체는 GPT-3을 사용하여 기업이 고객 피드백을 활용할 수 있도록 지원합니다. 비정형 데이터를 사용하여 시스템은 고객 피드백 및 상호 작용을 요약하는 보고서를 생성할 수 있습니다. Viable은 GPT-3을 사용자 정의함으로써 보고서의 정확도를 66%에서 90%로 높일 수 있었습니다.
은행 또는 지불 계정에서 세금 보고서에 대한 페이로드 데이터를 자동으로 분류 및 추출하여 자영업 회계를 단순화하는 도구인 Keeper Tax도 마찬가지입니다. Keeper Tax는 GPT-3을 사용하여 은행 거래 내역 데이터를 해석하여 잠재적인 세금 공제 비용을 찾습니다. 이 회사는 모델이 특정 성능 임계값 아래로 떨어진 예에 중점을 두고 제품의 실제 성능을 기반으로 매주 새로운 데이터로 GPT-3을 계속 수정하고 있습니다.
롯 개발자는 매주 약 500개의 새로운 샘플을 추가합니다. 모델을 수정합니다. Keeper Tax는 조정 프로세스가 매주 1% 개선된다고 말합니다.
«OpenAI 기술 스태프인 Rachel Lim은 "이 API를 개발할 때 매우 신중하고 강조한 한 가지는 기계 학습에 대한 배경 지식이 없어도 개발자가 액세스할 수 있도록 하는 것입니다."라고 말했습니다. "결과는 명령줄 호출을 사용하여 GPT-3 템플릿을 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. [우리는] 접근성 덕분에 가장 다양한 문제를 기술에 적용할 수 있는 보다 다양한 사용자에게 다가갈 수 있기를 바랍니다."
Lim은 GPT-3의 개선 기능이 표준 GPT-3 모델에 비해 정확하게 피팅된 모델에서 더 높은 빈도의 더 나은 품질 결과를 기대할 수 있기 때문에 GPT-XNUMX의 개선 기능도 비용 절감으로 이어질 수 있다고 말합니다. 모델이 생성하는 토큰 또는 단어의 수)
OpenAI는 세련된 모델에 대한 프리미엄이 있지만, Lim은 대부분의 세련된 모델은 더 적은 토큰으로 더 짧은 프롬프트를 필요로 하므로 비용을 절약할 수 있다고 말합니다.
GPT-3 API는 2020년부터 공개되었습니다. 출시 2년 전에 설계자는 기계 학습이 도핑된 이 시스템이 악의적인 사람들의 손에 들어가면 위험합니다.