Sam Altman otwiera pierwszą konferencję deweloperów OpenAI, która odbyła się 6 listopada w San Francisco. Zdjęcie: OpenAI/YouTube
OpenAI zaprezentowało dziś GPT-4 Turbo na swojej inauguracyjnej konferencji dla deweloperów, opisując go jako mocniejszego i bardziej opłacalnego następcę GPT-4. Aktualizacja oferuje ulepszone przetwarzanie kontekstowe i elastyczność w dostosowywaniu się do wymagań użytkownika.
GPT-4 Turbo jest dostępny w dwóch wersjach: jednej skoncentrowanej na tekście i drugiej, która przetwarza również obrazy. Według OpenAI, GPT-4 Turbo został „zoptymalizowany pod kątem wydajności”, z cenami tak niskimi jak 0,01 USD za 1000 tokenów tekstowych i 0,03 USD za 1000 tokenów graficznych – prawie jedna trzecia cen GPT-4.
ChatGPT stworzony specjalnie dla Ciebie
W jaki sposób funkcja dostrajania czyni GPT-4 Turbo tak wyjątkowym?
„Precyzyjne dostrajanie poprawia uczenie się poprzez szkolenie na znacznie większej liczbie przykładów, niż może zmieścić się w monicie, co pozwala osiągnąć lepsze wyniki w wielu zadaniach” – wyjaśnia OpenAI. Zasadniczo dostrajanie wypełnia lukę między ogólnymi modelami sztucznej inteligencji a niestandardowymi rozwiązaniami dostosowanymi do konkretnych zastosowań. Obiecuje „wyższą jakość wyników niż monitowanie, oszczędność tokenów dzięki krótszym monitom i szybsze odpowiedzi na żądania”.
Dostrajanie polega na dostarczaniu modelowi obszernych niestandardowych danych w celu nauczenia się określonych zachowań, przekształcając duże modele ogólne, takie jak GPT-4, w wyspecjalizowane narzędzia do zadań niszowych bez tworzenia zupełnie nowego modelu. Na przykład model dostrojony do informacji medycznych zapewni dokładniejsze wyniki i będzie „mówił” bardziej jak lekarz.
make a GPT: https://t.co/R9VsQboTli
– Sam Altman (@sama) 6 listopada 2023
Dobrą analogię można dostrzec w świecie generatorów obrazu: dopracowane modele Stable Diffusion mają tendencję do generowania lepszych obrazów niż oryginalne Stable Diffusion XL lub 1.5, ponieważ nauczyły się na podstawie specjalistycznych danych.
Przed tą innowacją OpenAI zezwalał na ograniczone modyfikacje zachowania swoich LLM za pomocą niestandardowych instrukcji. Był to już znaczący skok jakościowy dla tych, którzy chcieli dostosować modele OpenAI do swoich potrzeb. Precyzyjne dostrajanie podnosi ten poziom, wprowadzając nowe dane, ton, kontekst i głos do zbioru danych modelu.
Wartość dostrajania jest znacząca. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej integralną częścią naszego codziennego życia, rośnie zapotrzebowanie na modele dostosowane do konkretnych potrzeb.
„Dostrajanie modeli generowania tekstu OpenAI może uczynić je lepszymi dla konkretnych zastosowań, ale wymaga starannej inwestycji czasu i wysiłku” – zauważa OpenAI w swoim oficjalnym przewodniku.
Firma konsekwentnie ulepsza swoje modele pod względem kontekstu, możliwości multimodalnych i dokładności. Wraz z dzisiejszym ogłoszeniem, możliwości te nie mają sobie równych wśród głównych modeli LLM o zamkniętym kodzie źródłowym, takich jak Claude czy Google Bard.
Podczas gdy LLM o otwartym kodzie źródłowym, takie jak LlaMA lub Mistral, mogą być precyzyjnie dostrojone, nie mierzą się one z mocą i profesjonalną użytecznością.
Premiera GPT-4 Turbo i jego nacisk na dostrajanie oznaczają znaczącą zmianę w technologii AI. Użytkownicy mogą spodziewać się bardziej spersonalizowanych i wydajnych interakcji, z potencjalnym wpływem obejmującym obsługę klienta i tworzenie treści.
