ОпенАИ, лабораторија у Сан Франциску у Калифорнији која развија технологије вештачке интелигенције које укључују велике језичке моделе, најавио могућност креирања прилагођених верзија ГПТ-3, модел способан за генерисање кода људског типа из текста и говора.
Са тим од сада програмери могу користити фино подешавање за креирање ГПТ-3 модела прилагођен специфичном садржају ваших апликација и услуга, што резултира квалитетнијим резултатима за све задатке и оптерећења, у зависности од компаније.
За оне који нису упознати са ГПТ-3, требало би да знате да је ово је ауторегресивни језички модел који користи дубоко учење да производи текстове налик људима.
Ово је модел предвиђања језика треће генерације ГПТ-н серије коју је креирао ОпенАИ, лабораторија за истраживање вештачке интелигенције са седиштем у Сан Франциску коју чине профитна компанија ОпенАИ ЛП и њена матична компанија, непрофитна компанија ОпенАИ Инц.
Из било које текстуалне поруке, као што је реченица, ГПТ-3 враћа додатни текст на природном језику.
Програмери Они могу да 'програмирају' ГПТ-3 показујући вам само неколико примера или 'упутстава'.
„Дизајнирали смо АПИ тако да буде лак за коришћење и довољно флексибилан да тимове за машинско учење учини продуктивнијим“, рекао је ОпенАИ крајем марта.
У овом тренутку, више од 300 апликација користе ГПТ-3 у различитим категоријама и индустријама, од продуктивности и образовања чак и креативност и игре.
La нови капацитет прераде у ГПТ-3 поставци омогућава корисницима да обуче ГПТ-3 да препознају одређени образац за радна оптерећења као што су генерисање садржаја, класификација и синтеза текста у границама одређене области.
Одржив провајдер користи ГПТ-3 да помогне компанијама да искористе повратне информације купаца. Користећи неструктуриране податке, систем може да произведе извештаје који сумирају повратне информације и интеракције купаца. Прилагођавањем ГПТ-3, Виабле би могао да повећа тачност својих извештаја са 66% на 90%.
Исто важи и за Кеепер Так, алат који поједностављује рачуноводство самозапослених аутоматским класификовањем и издвајањем података о корисном терету за пореске извештаје, са банковног или платног рачуна. Кеепер Так користи ГПТ-3 за тумачење података из банковног извода како би пронашао потенцијалне трошкове који се одбијају од пореза. Компанија наставља да усавршава ГПТ-3 са новим подацима сваке недеље на основу стварних перформанси свог производа, фокусирајући се на примере где је модел пао испод одређеног прага перформанси.
Л програмери додају око 500 нових узорака недељно да усавршимо модел. Кеепер Так каже да процес подешавања производи побољшање од 1% из недеље у недељу.
«Једна ствар на коју смо били веома пажљиви и на којој инсистирамо у нашем развоју овог АПИ-ја је да га учинимо доступним програмерима који немају нужно искуство у машинском учењу“, рекла је Рејчел Лим, члан техничког особља ОпенАИ. „Начин на који се манифестује је да можете да прилагодите ГПТ-3 шаблон помоћу позивања командне линије. [Надамо се] да због његове приступачности можемо допрети до разноврснијег скупа корисника који могу да пренесу свој најразноврснији скуп проблема у технологију."
Лим наводи да могућности префињености ГПТ-3 такође могу довести до уштеде јер купци могу очекивати већу учесталост резултата бољег квалитета од прецизно уграђених модела у поређењу са стандардним ГПТ-3 моделом. (ОпенАИ наплаћује приступ АПИ-ју на основу број токена или речи које модели генеришу.)
Док ОпенАИ има предност у погледу префињених модела, Лим каже да већина рафинираних модела захтева краће упите са мање токена, што такође може уштедети новац.
ГПТ-3 АПИ је јавно доступан од 2020. Годину дана пре његовог лансирања, његови дизајнери су одлучили да не објављују рад на развоју претходне верзије, ГПТ-2, с обзиром да би овај систем допиран машинским учењем могао да се испостави као бити опасан ако је пао у руке злонамерних људи.