OpenAI теперь позволяет настраивать систему генерации текста GPT-3

OpenAI, лаборатория в Сан-Франциско, штат Калифорния, которая разрабатывает технологии искусственного интеллекта, включающие большие языковые модели, объявила о возможности создания кастомных версий GPT-3, модель, способная генерировать человеческий код из текста и речи.

С этого момента разработчики могут использовать тонкую настройку для создания моделей GPT-3 адаптированы к конкретному содержанию ваших приложений и служб, что приводит к более качественным результатам для всех задач и рабочих нагрузок, в зависимости от компании.

Тем, кто не знаком с GPT-3, следует знать, что это это авторегрессивная языковая модель, использующая глубокое обучение создавать человеческие тексты.

Это модель прогнозирования языка из серии GPT-n третьего поколения, созданной OpenAI, лабораторией исследований искусственного интеллекта в Сан-Франциско, состоящей из коммерческой компании OpenAI LP и ее материнской компании, некоммерческой компании OpenAI Inc.

Из любого текстового сообщения, например предложения, GPT-3 возвращает дополнительный текст на естественном языке.

Разработчики Они могут «запрограммировать» GPT-3, показывая вам лишь несколько примеров или «подсказок».

«Мы разработали API, чтобы каждый мог легко его использовать и был достаточно гибким, чтобы сделать команды машинного обучения более продуктивными», - заявили в OpenAI в конце марта.

На данный момент более 300 приложений используют GPT-3 в различных категориях и отраслях, от производительности до образования даже творчество и игры.

La новые возможности очистки в настройках GPT-3 позволяет клиентам обучать GPT-3 распознавать определенный шаблон для рабочих нагрузок такие как создание контента, классификация и синтез текста в пределах определенной области.

Жизнеспособный поставщик использует GPT-3, чтобы помочь компаниям получить отзывы клиентов. Используя неструктурированные данные, система может создавать отчеты, в которых резюмируются отзывы клиентов и их взаимодействие. Настроив GPT-3, Viable смог бы повысить точность своих отчетов с 66% до 90%.

То же самое и с Keeper Tax, инструментом, который упрощает учет самозанятости за счет автоматической классификации и извлечения полезных данных для налоговых отчетов с банковского или платежного счета. Keeper Tax использует GPT-3 для интерпретации данных банковской выписки с целью поиска расходов, потенциально подлежащих вычету из налогооблагаемой базы. Компания продолжает уточнять GPT-3 каждую неделю новыми данными, основанными на реальных характеристиках своего продукта, уделяя особое внимание примерам, в которых модель упала ниже определенного порога производительности.

разработчики добавляют около 500 новых образцов еженедельно доработать модель. Keeper Tax сообщает, что процесс настройки дает улучшение на 1% от недели к неделе.

«Одна вещь, к которой мы очень внимательно относились и на которой настаиваем при разработке этого API, - это сделать его доступным для разработчиков, которые не обязательно имеют опыт работы в машинном обучении », - сказала Рэйчел Лим, технический сотрудник OpenAI. «Дело в том, что вы можете настроить шаблон GPT-3 с помощью вызова командной строки. [Мы надеемся], что благодаря его доступности мы сможем охватить более широкий круг пользователей, которые смогут довести свой самый разнообразный набор проблем до технологий ».

Лим заявляет, что возможности усовершенствования GPT-3 могут также привести к снижению затрат, поскольку клиенты могут ожидать более частые результаты более высокого качества от точно подогнанных моделей по сравнению со стандартной моделью GPT-3 (OpenAI взимает плату за доступ к API на основе количество токенов или слов, которые генерируют модели.)

В то время как OpenAI делает ставку на усовершенствованные модели, Лим говорит, что для большинства усовершенствованных моделей требуются более короткие запросы с меньшим количеством токенов, что также может сэкономить деньги.

API GPT-3 является общедоступным с 2020 года. За год до его запуска его разработчики решили не публиковать результаты разработки предыдущей версии, GPT-2, учитывая, что эта система с добавлением машинного обучения может оказаться быть опасным, если оно попадет в руки злоумышленников.


Оставьте свой комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные для заполнения поля помечены *

*

*

  1. Ответственный за данные: Мигель Анхель Гатон
  2. Назначение данных: контроль спама, управление комментариями.
  3. Легитимация: ваше согласие
  4. Передача данных: данные не будут переданы третьим лицам, кроме как по закону.
  5. Хранение данных: база данных, размещенная в Occentus Networks (ЕС)
  6. Права: в любое время вы можете ограничить, восстановить и удалить свою информацию.