OpenAI Feinabstimmung für GPT-3.5 Turbo und GPT-4: Ein neues Kapitel für maßgeschneiderte KI_

OpenAI hat kürzlich eine bahnbrechende Funktion vorgestellt: die Möglichkeit, ihre renommierten Sprachmodelle, einschließlich GPT-3.5 Turbo und GPT-4, fein abzustimmen.

Hauptpunkte

1. Zweck: Diese Fähigkeit zur Feinabstimmung ist ein Game-Changer, da sie Entwicklern ermöglicht, die Modelle an spezifische Anwendungen anzupassen und damit den Beginn spezialisierter KI-Interaktionen markiert.
2. Ergebnisse: Erste Tests waren vielversprechend. Eine angepasste Version des GPT-3.5 Turbo hat gezeigt, dass sie das Potenzial hat, nicht nur mit dem Basis-GPT-4 zu konkurrieren, sondern in einigen spezialisierten Aufgaben sogar zu übertreffen.
3. Datensicherheit: Alle Daten, die durch die Feinabstimmungs-API übertragen werden, bleiben Eigentum des Benutzers, wodurch sichergestellt wird, dass vertrauliche Daten geschützt bleiben und nicht zur Schulung anderer Modelle verwendet werden.
4. Steigende Nachfrage: Seit der Einführung von GPT-3.5 Turbo hat die Nachfrage nach der Personalisierung von Modellen für einzigartige Benutzererfahrungen zugenommen.

Potenzielle Anwendungen

• Erhöhte Steuerbarkeit: Modelle können so abgestimmt werden, dass sie spezifische Anweisungen befolgen, wie z. B. das konsequente Antworten in einer gewählten Sprache.
• Stabiles Ausgabeformat: Sicherstellung, dass KI-generierte Antworten ein einheitliches Format beibehalten, was für Funktionen wie Codevervollständigung oder Strukturierung von API-Aufrufen von entscheidender Bedeutung ist.
• Individueller Ton: Unternehmen können den Ton des Modells anpassen, um ihrer Markenstimme zu entsprechen und so eine einheitliche und markenorientierte Kommunikation zu gewährleisten.

Sonstige Informationen

1. Token-Handling: Ein Vorteil des feinabgestimmten GPT-3.5 Turbo gegenüber seinen Konkurrenten ist seine Fähigkeit, 4k Tokens zu verwalten, doppelt so viel wie bei früheren Modellen. Dies ermöglicht schnellere API-Anfragen und Kosteneinsparungen.
2. Optimale Nutzung: Die Ergebnisse können durch Kombination der Feinabstimmung mit Techniken wie Prompt Engineering, Informationsabruf und Funktionsaufruf maximiert werden. OpenAI plant zudem, in den kommenden Monaten Unterstützung für die Feinabstimmung mit zusätzlichen Funktionen einzuführen.
3. Feinabstimmungsprozess: OpenAI optimiert die Schritte, die Datenaufbereitung, Dateiupload, Einleitung eines Feinabstimmungsjobs und Implementierung des angepassten Modells umfassen. Zudem wird an einer benutzerfreundlichen Oberfläche gearbeitet, um die Aufgabenverwaltung zu vereinfachen.
4. Preisgestaltung:
   1. Training: 0,008 $ pro 1K Tokens
   2. Verwendung (Eingabe): 0,012 $ pro 1K Tokens
   3. Verwendung (Ausgabe): 0,016 $ pro 1K Tokens
5. Neue Modell-Einführungen: OpenAI führt auch aktualisierte GPT-3-Modelle namens babbage-002 und davinci-002 ein, die aktuelle Modelle ersetzen und für weitere Anpassungen durch Feinabstimmung verfügbar sein werden.