OpenAI连连升级，允许用户定制其最热门的两个人工智能模型。
该公司上个月透露，ChatGPT 用户现在可以提供 “自定义指令 “来个性化聊天机器人的回复。现在，OpenAI 宣布，GPT-3.5 Turbo 可以进行微调，让人工智能开发人员可以通过专门的数据提高专门任务的性能。
与谷歌的 Bard 或 Anthropic 的 Claude 等资金雄厚的竞争对手相比，这些增强功能可以让该公司保持领先地位。
“我们刚刚为 GPT-3.5 Turbo 推出了微调功能，”OpenAI 在 Twitter 上宣布。”微调可以让你在贵公司的数据上训练模型，并大规模运行它。”
“早期测试表明，经过微调的 GPT-3.5 Turbo 可以在较窄的任务上与 GPT-4 相媲美，甚至超过 GPT-4，”OpenAI 补充道。
我们刚刚推出了 GPT-3.5 Turbo 的微调功能！微调功能可让您根据公司数据对模型进行训练，并大规模运行。早期测试表明，微调后的 GPT-3.5 Turbo 在狭窄任务上可以与 GPT-4 相媲美，甚至超过 GPT-4： https://t.co/VaageW9Kawpic.twitter.com/nndOyxS2xs
-OpenAI（@OpenAI）2023年8月22日
。
OpenAI解释说，通过微调，开发人员可以直接塑造GPT-3.5 Turbo的技能，以满足他们的需求。例如，开发人员可以对 GPT-3.5 Turbo 进行微调，使其能够生成定制代码，或者在向其提供来自客户企业的现有数据语料库后，用完美无瑕的德语总结法律文件。
这一功能对于企业和开发人员打造量身定制的用户体验尤为重要。例如，企业可以根据自己的品牌声音对模型进行微调，以确保聊天机器人具有互补的个性和语气。
在 Stable Diffusion 开发者社区也能看到定制的力量。经过微调的 SD v1.5 模型的质量水平已经超过了基本模型和功能更强的 v2.1，甚至可以与最近刚刚推出的顶级 SDXL 相媲美。
此外，OpenAI 还表示，微调的好处还包括可转向性的提高、输出格式的一致性以及提示尺寸的缩小，从而加快 API 响应速度并降低成本。例如，提示可缩小 90%，从而加快工作流程并降低成本。
基础 GPT-3.5 Turbo 模型的起价为每 1000 个标记（大语言模型处理信息的基本单位）0.0004 美元，而微调版本的价格更高，为每 1000 个输入标记 0.012 美元，每 1000 个输出标记 0.016 美元。初始训练过程也会根据数据大小产生费用。不过，为了获得定制功能，溢价还是值得的。
这也是七月份宣布的针对 ChatGPT Plus 用户推出的 “自定义指令 “的补充。例如，用户可以指定自己选择的编码语言，以确保 ChatGPT 始终推荐 Python 解决方案。OpenAI 推荐的其他个性化选项包括位置、爱好、目标和偏好的语气；
自定义指令允许用户将 ChatGPT 塑造成符合其独特需求的个性化数字助理。每次对话都将遵循这些指导原则，免去了重复偏好的麻烦。可以说，这次升级不是一种全新的模式，而是一种采用不同 “思维方式 “的模式。
公司已采取措施，确保负责任地使用微调功能。
“OpenAI 解释说：”为了在微调过程中保持默认模型的安全特性，微调训练数据会通过我们的调节 API 和一个由 GPT-4 驱动的调节系统进行传递。OpenAI 解释说：”该系统试图识别不安全的训练数据并使其无效，确保即使是定制的输出也符合 OpenAI 的安全标准。
这也意味着，OpenAI 对用户输入模型的数据有一定程度的控制。
在微调和定制指令之间，OpenAI 将更多的控制权交给了希望按照自己的确切要求塑造模型的用户。随着生成式人工智能领域的争夺战愈演愈烈，定制化可能是 OpenAI 取得优势的下一个领域。不过，就目前而言，这些功能在某种程度上仍是付费用户的专属。
