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OpenAI está em alta, anunciando actualizações consecutivas que permitem aos utilizadores personalizar dois dos seus modelos de IA mais badalados.
A empresa revelou no mês passado que os utilizadores do ChatGPT podem agora fornecer “instruções personalizadas” para personalizar as respostas do chatbot. Agora, a OpenAI anunciou que o ajuste fino está disponível para o GPT-3.5 Turbo, permitindo que os desenvolvedores de IA obtenham melhor desempenho em tarefas especializadas por meio de dados especializados.
Essas melhorias podem permitir que a empresa mantenha sua liderança sobre concorrentes bem financiados, como o Bard do Google ou o Claude da Anthropic.
“Acabamos de lançar o ajuste fino para GPT-3.5 Turbo”, anunciou a OpenAI no Twitter. “O ajuste fino permite que você treine o modelo com os dados da sua empresa e execute-o em escala.”
“Os primeiros testes mostraram que o GPT-3.5 Turbo ajustado pode igualar ou exceder o GPT-4 em tarefas estreitas”, acrescentou.
Acabámos de lançar o ajuste fino para o GPT-3.5 Turbo! O ajuste fino permite-lhe treinar o modelo com os dados da sua empresa e executá-lo em escala. Os primeiros testes mostraram que o GPT-3.5 Turbo com ajuste fino pode igualar ou exceder o GPT-4 em tarefas restritas: https://t.co/VaageW9Kaw pic.twitter.com/nndOyxS2xs
– OpenAI (@OpenAI) August 22, 2023
A OpenAI explicou que, com o ajuste fino, os desenvolvedores podem moldar diretamente as habilidades do GPT-3.5 Turbo para atender às suas necessidades. Por exemplo, um programador pode afinar o GPT-3.5 Turbo para gerar código à medida ou resumir documentos legais em alemão sem falhas, depois de o alimentar com um corpus de dados existentes de toda a empresa do cliente.
Esta capacidade é especialmente valiosa para empresas e programadores que criam experiências de utilizador personalizadas. Por exemplo, as empresas podem afinar o modelo para o alinhar com a voz da sua marca e garantir que um chatbot tem uma personalidade e um tom complementares.
O poder da personalização também pode ser visto na comunidade de programadores da Stable Diffusion. Os modelos SD v1.5 aperfeiçoados atingiram um nível de qualidade que supera o modelo base, o mais capaz v2.1, e até se compara favoravelmente com o SDXL topo de gama que foi lançado recentemente.
Além disso, os benefícios do ajuste fino se estendem a uma melhor dirigibilidade, formatação de saída consistente e reduções no tamanho dos avisos, diz a OpenAI, levando a respostas mais rápidas da API e custos reduzidos. Por exemplo, os prompts podem ser reduzidos em até 90%, acelerando os fluxos de trabalho e reduzindo os custos.
Enquanto os modelos GPT-3.5 Turbo de base custam a partir de $0,0004 por 1.000 tokens (a unidade básica de informação tratada por um Large Language Model), as versões ajustadas são mais caras, custando $0,012 por 1.000 tokens de entrada e $0,016 por 1.000 tokens de saída. O processo de formação inicial também incorre em taxas baseadas no tamanho dos dados. Ainda assim, o preço premium pode valer a pena pela capacidade de personalização.
Isto é, mais uma vez, para além das “instruções personalizadas” introduzidas para os utilizadores do ChatGPT Plus anunciadas em julho. Por exemplo, os utilizadores podem especificar a sua linguagem de programação preferida para garantir que o ChatGPT sugere sempre soluções em Python. Outras opções de personalização recomendadas pela OpenAI incluem a localização, os passatempos, os objectivos e o tom preferido;
As instruções personalizadas permitem que os utilizadores transformem o ChatGPT num assistente digital personalizado e adaptado às suas necessidades específicas. Cada conversa seguirá as directrizes, eliminando o incómodo de repetir as preferências. Em vez de um modelo totalmente novo, a atualização é um modelo que adopta uma “mentalidade” diferente, por assim dizer.
A empresa implementou medidas para garantir a utilização responsável da funcionalidade de afinação.
“Para preservar as características de segurança do modelo padrão através do processo de ajuste fino, os dados de treinamento de ajuste fino são passados através de nossa API de moderação e um sistema de moderação alimentado por GPT-4”, explica a OpenAI. Este sistema tenta identificar e anular dados de treino inseguros, garantindo que mesmo os resultados personalizados estão em conformidade com as normas de segurança da OpenAI.
Isto também significa que a OpenAI tem um certo nível de controlo sobre os dados que os utilizadores introduzem nos seus modelos.
Entre o ajuste fino e as instruções personalizadas, a OpenAI está a dar mais controlo aos utilizadores que procuram moldar os modelos de acordo com os seus requisitos exactos. À medida que a batalha pela supremacia na IA generativa continua, a personalização pode ser a próxima fronteira que dá uma vantagem à OpenAI. No entanto, por enquanto, estas capacidades continuam a ser exclusivas dos clientes pagantes.
