OpenAI sta andando alla grande, annunciando due aggiornamenti su due che consentono agli utenti di personalizzare due dei suoi modelli di intelligenza artificiale più interessanti.
Il mese scorso l’azienda ha rivelato che gli utenti di ChatGPT possono ora fornire “istruzioni personalizzate” per personalizzare le risposte del chatbot. Ora, OpenAI ha annunciato che la messa a punto è disponibile per GPT-3.5 Turbo, consentendo agli sviluppatori di IA di ottenere prestazioni migliori su compiti specializzati attraverso dati specializzati.
Questi miglioramenti potrebbero consentire all’azienda di mantenere la propria leadership rispetto a concorrenti ben finanziati come Bard di Google o Claude di Anthropic.
“Abbiamo appena lanciato il fine-tuning per GPT-3.5 Turbo”, ha annunciato OpenAI su Twitter. “Il fine-tuning consente di addestrare il modello sui dati della vostra azienda e di eseguirlo in scala”.
“I primi test hanno dimostrato che GPT-3.5 Turbo può eguagliare o superare GPT-4 in compiti ristretti”, ha aggiunto.
Abbiamo appena lanciato il fine-tuning per GPT-3.5 Turbo! Il fine-tuning consente di addestrare il modello sui dati della propria azienda e di eseguirlo su scala. I primi test hanno dimostrato che GPT-3.5 Turbo può eguagliare o superare GPT-4 in compiti ristretti: https://t.co/VaageW9Kaw pic.twitter.com/nndOyxS2xs
– OpenAI (@OpenAI) August 22, 2023
OpenAI ha spiegato che con la messa a punto, gli sviluppatori possono modellare direttamente le capacità di GPT-3.5 Turbo per adattarle alle loro esigenze. Per esempio, uno sviluppatore potrebbe mettere a punto GPT-3.5 Turbo per generare codice su misura o riassumere documenti legali in un tedesco impeccabile, dopo avergli fornito un corpus di dati esistenti provenienti dall’intera azienda del cliente.
Questa capacità è particolarmente preziosa per le aziende e gli sviluppatori che creano esperienze utente su misura. Ad esempio, le aziende possono mettere a punto il modello per allinearlo alla voce del proprio marchio, per garantire che il chatbot abbia una personalità e un tono complementari.
Il potere della personalizzazione è visibile anche nella comunità di sviluppatori di Stable Diffusion. I modelli SD v1.5 perfezionati hanno raggiunto un livello di qualità superiore al modello di base, al più capace v2.1 e persino al top di gamma SDXL, lanciato di recente.
Inoltre, i vantaggi della messa a punto si estendono a una migliore guidabilità, a una formattazione coerente dell’output e a una riduzione delle dimensioni dei prompt, afferma OpenAI, che porta a risposte API più rapide e a una riduzione dei costi. Ad esempio, i prompt potrebbero ridursi fino al 90%, accelerando i flussi di lavoro e riducendo i costi.
Mentre i modelli GPT-3.5 Turbo di base partono da 0,0004 dollari per 1.000 token (l’unità di base delle informazioni gestite da un Large Language Model), le versioni perfezionate sono più costose: 0,012 dollari per 1.000 token di input e 0,016 dollari per 1.000 token di output. Anche il processo di addestramento iniziale comporta costi basati sulla dimensione dei dati. Tuttavia, il prezzo maggiorato può valere la pena per la capacità di personalizzazione.
Questo, ancora una volta, si aggiunge alle “istruzioni personalizzate” introdotte per gli utenti di ChatGPT Plus annunciate a luglio. Ad esempio, gli utenti possono specificare il loro linguaggio di codifica preferito per garantire che ChatGPT suggerisca sempre soluzioni Python. Altre opzioni di personalizzazione consigliate da OpenAI sono la località, gli hobby, gli obiettivi e il tono preferito;
Le istruzioni personalizzate consentono agli utenti di trasformare ChatGPT in un assistente digitale personalizzato in base alle loro esigenze. Ogni conversazione seguirà le linee guida, eliminando il fastidio di ripetere le preferenze. Più che di un modello nuovo, si tratta di un aggiornamento che adotta una “mentalità” diversa, per così dire.
L’azienda ha implementato misure per garantire un uso responsabile della funzione di regolazione fine.
“Per preservare le caratteristiche di sicurezza del modello predefinito durante il processo di messa a punto, i dati di addestramento alla messa a punto passano attraverso la nostra API di moderazione e un sistema di moderazione alimentato da GPT-4”, spiega OpenAI. Questo sistema cerca di identificare e annullare i dati di addestramento non sicuri, garantendo che anche i risultati personalizzati siano in linea con gli standard di sicurezza di OpenAI.
Ciò significa anche che OpenAI ha un certo livello di controllo sui dati che gli utenti inseriscono nei propri modelli.
Grazie alla messa a punto e alle istruzioni personalizzate, OpenAI offre un maggiore controllo agli utenti che desiderano modellare i modelli in base alle loro esigenze. Mentre la battaglia per la supremazia nell’IA generativa infuria, la personalizzazione potrebbe essere la prossima frontiera che darà a OpenAI un vantaggio. Per il momento, tuttavia, queste funzionalità rimangono in qualche modo esclusive dei clienti paganti.
