OpenAI a le vent en poupe, annonçant coup sur coup des mises à jour qui permettent aux utilisateurs de personnaliser deux de ses modèles d’IA les plus populaires.
Le mois dernier, la société a révélé que les utilisateurs de ChatGPT pouvaient désormais fournir des « instructions personnalisées » afin de personnaliser les réponses du chatbot. Aujourd’hui, OpenAI a annoncé que le réglage fin est disponible pour GPT-3.5 Turbo, ce qui permet aux développeurs d’IA d’améliorer leurs performances sur des tâches spécialisées grâce à des données spécialisées.
Ces améliorations pourraient permettre à l’entreprise de conserver sa position de leader face à des concurrents bien financés comme Bard de Google ou Claude d’Anthropic.
« Nous venons de lancer le réglage fin pour GPT-3.5 Turbo », a annoncé OpenAI sur Twitter. « Le réglage fin vous permet d’entraîner le modèle sur les données de votre entreprise et de l’utiliser à grande échelle.
« Les premiers tests ont montré que le GPT-3.5 Turbo finement ajusté peut égaler ou dépasser le GPT-4 sur des tâches étroites », a ajouté l’organisation.
Nous venons de lancer le réglage fin du GPT-3.5 Turbo ! Le réglage fin vous permet d’entraîner le modèle sur les données de votre entreprise et de l’exécuter à grande échelle. Les premiers tests ont montré que le GPT-3.5 Turbo affiné peut égaler ou dépasser le GPT-4 sur des tâches étroites : https://t.co/VaageW9Kaw pic.twitter.com/nndOyxS2xs
– OpenAI (@OpenAI) August 22, 2023
OpenAI a expliqué qu’avec le réglage fin, les développeurs peuvent directement adapter les compétences de GPT-3.5 Turbo à leurs besoins. Par exemple, un développeur peut affiner GPT-3.5 Turbo pour générer du code sur mesure ou résumer des documents juridiques dans un allemand impeccable après l’avoir alimenté avec un corpus de données existantes provenant de l’ensemble de l’entreprise du client.
Cette capacité est particulièrement précieuse pour les entreprises et les développeurs qui créent des expériences utilisateur personnalisées. Par exemple, les entreprises peuvent affiner le modèle pour l’aligner sur la voix de leur marque afin de s’assurer que le chatbot a une personnalité et un ton complémentaires.
La puissance de la personnalisation est également visible dans la communauté des développeurs de Stable Diffusion. Les modèles SD v1.5 peaufinés ont atteint un niveau de qualité qui surpasse le modèle de base, le modèle v2.1 plus performant, et se compare même favorablement au modèle haut de gamme SDXL qui vient d’être lancé.
En outre, les avantages de la mise au point s’étendent à l’amélioration de la dirigeabilité, au formatage cohérent des sorties et à la réduction de la taille des invites, selon OpenAI, ce qui se traduit par des réponses plus rapides de l’API et une réduction des coûts. Par exemple, la taille des invites pourrait diminuer jusqu’à 90 %, ce qui permettrait d’accélérer les flux de travail et de réduire les coûts.
Alors que les modèles GPT-3.5 Turbo de base commencent à 0,0004 $ pour 1 000 tokens (l’unité d’information de base traitée par un grand modèle de langage), les versions affinées sont plus coûteuses : 0,012 $ pour 1 000 tokens d’entrée et 0,016 $ pour 1 000 tokens de sortie. Le processus de formation initiale entraîne également des frais basés sur la taille des données. Néanmoins, le prix élevé peut valoir la peine pour la capacité de personnalisation.
Cela s’ajoute aux « instructions personnalisées » introduites pour les utilisateurs de ChatGPT Plus, annoncées en juillet. Par exemple, les utilisateurs peuvent spécifier le langage de codage de leur choix pour s’assurer que ChatGPT suggère toujours des solutions en Python. Parmi les autres options de personnalisation recommandées par OpenAI figurent la localisation, les loisirs, les objectifs et le ton préféré  ;
Les instructions personnalisées permettent aux utilisateurs de faire de ChatGPT un assistant numérique personnalisé adapté à leurs besoins uniques. Chaque conversation suivra les directives, ce qui évite de devoir répéter ses préférences. Plutôt qu’un tout nouveau modèle, la mise à niveau est un modèle qui adopte un « état d’esprit » différent, pour ainsi dire.
L’entreprise a mis en place des mesures pour garantir une utilisation responsable de la fonction de réglage fin.
« Pour préserver les caractéristiques de sécurité du modèle par défaut tout au long du processus de réglage fin, les données d’entraînement au réglage fin passent par notre API de modération et un système de modération alimenté par GPT-4 », explique OpenAI. Ce système tente d’identifier et d’annuler les données d’entraînement dangereuses, en veillant à ce que même les résultats personnalisés soient conformes aux normes de sécurité d’OpenAI.
Cela signifie également qu’OpenAI dispose d’un certain niveau de contrôle sur les données que les utilisateurs introduisent dans leurs modèles.
Entre les réglages fins et les instructions personnalisées, OpenAI donne plus de contrôle aux utilisateurs qui cherchent à modeler les modèles en fonction de leurs besoins exacts. Alors que la bataille pour la suprématie de l’IA générative fait rage, la personnalisation pourrait être la prochaine frontière qui donnera un avantage à OpenAI. Pour l’instant, cependant, ces capacités restent quelque peu réservées aux clients payants.
