OpenAI está ampliando un software, Custom Model, para ayudar a los clientes empresariales a desarrollar modelos de IA generativos personalizados utilizando su tecnología para casos de uso, dominios y aplicaciones específicos.
Custom Model se lanzó el año pasado en la conferencia inaugural de desarrolladores de OpenAI, DevDay, y ofrece a las empresas la oportunidad de trabajar con un liga de investigadores dedicados de OpenAI para entrenar y optimizar modelos para dominios específicos. Desde entonces, “docenas” de clientes se han inscrito en el maniquí personalizado. Pero OpenAI dice que, al trabajar con este liga auténtico de usuarios, se ha cubo cuenta de la pobreza de hacer crecer el software para «maximizar aún más el rendimiento».
Por eso ajuste fino asistido y modelos entrenados a medida.
El ajuste fino asistido, un nuevo componente del software Maniquí personalizado, aprovecha las técnicas más allá de Ajuste fino, como “hiperparámetros adicionales y varios métodos de ajuste fino eficientes de parámetros a maduro escalera”, en palabras de OpenAI, para permitir a las organizaciones configurar canales de capacitación de datos, sistemas de evaluación y otra infraestructura de soporte para acrecentar el rendimiento del maniquí en tareas particulares. .
En cuanto a los modelos entrenados a medida, son modelos personalizados creados con OpenAI, utilizando los modelos y herramientas básicos de OpenAI (por ejemplo, GPT-4), para clientes que «necesitan ajustar más profundamente sus modelos» o «imbuir nuevos modelos de dominio». conocimiento específico”, dice OpenAI.
OpenAI da el ejemplo de SK Telecom, el cíclope coreano de las telecomunicaciones, que trabajó con OpenAI para ajustar GPT-4 y mejorar su rendimiento en “conversaciones relacionadas con las telecomunicaciones” en coreano. Otro cliente, Harvey, que está creando herramientas legales impulsadas por IA con el apoyo de OpenAI Startup Fund, el ayuda de aventura de OpenAI centrado en IA, se asoció con OpenAI para crear un maniquí personalizado para justicia que incorporó cientos de millones de palabras de texto reglamentario. y comentarios de abogados expertos autorizados.
«Creemos que en el futuro, la gran mayoría de las organizaciones desarrollarán modelos personalizados que se adapten a su industria, negocio o caso de uso», escribe OpenAI en una publicación de blog. «Con una variedad de técnicas disponibles para construir un maniquí personalizado, las organizaciones de todos los tamaños pueden desarrollar modelos personalizados para conquistar un impacto más significativo y específico de sus implementaciones de IA».
Créditos de imagen: AbiertoAI
OpenAI está volando detención y, según se informa, se acerca a la asombrosa guarismo de 2 mil millones de dólares en ingresos anualizados. Pero seguramente hay presión interna para ayudar el ritmo, particularmente ahora que la compañía planea un centro de datos de 100 mil millones de dólares desarrollado conjuntamente con Microsoft (si hay que creer en los informes). Posteriormente de todo, el costo de entrenar y servir modelos emblemáticos de IA generativa no va a descender en el corto plazo, y el trabajo de consultoría, como el entrenamiento de modelos personalizados, podría ser lo ideal para ayudar el crecimiento de los ingresos mientras OpenAI traza sus próximos movimientos.
Los modelos personalizados y ajustados asimismo podrían resumir la presión sobre la infraestructura de servicio de modelos de OpenAI. Los modelos personalizados son en muchos casos más pequeños y más eficientes que sus contrapartes de propósito caudillo y, a medida que la demanda de IA generativa alcanza un punto gélido, sin duda presentan una posibilidad atractiva para una OpenAI históricamente desafiada en cuanto a capacidad de cuenta.
Encima del software de maniquí personalizado ampliado y la creación de modelos personalizados, OpenAI presentó hoy nuevas funciones de ajuste de modelos para desarrolladores que trabajan con GPT-3.5, incluido un nuevo panel para comparar la calidad y el rendimiento del maniquí, soporte para integraciones con plataformas de terceros (comenzando con la plataforma de explicación de IA Weights & Biases) y mejoras en las herramientas. Sin confiscación, mamá tiene la palabra sobre el ajuste fino de GPT-4, que se lanzó en entrada temprano durante el DevDay.
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