OpenAI расширяет программу Custom Model, чтобы помочь предприятиям разрабатывать настраиваемые генеративные модели и использовать их технологию для конкретных случаев использования, предметных областей и приложений.
Программа Custom Model была запущена в прошлом году на первой конференции разработчиков OpenAI, DevDay, предлагая компаниям возможность работать с группой посвященных исследователей OpenAI для обучения и оптимизации моделей для конкретных областей. «Десятки» клиентов стали участниками Custom Model с тех пор. Но OpenAI говорит, что, работая с этой первоначальной группой пользователей, она поняла необходимость расширить программу для дальнейшего «максимизации производительности».
Поэтому помогаем настроить и кастомизированные модели.
'Помощь в fine-tuning', новый компонент программы Custom Model, использует техники, выходящие за рамки fine-tuning, такие как 'дополнительные гиперпараметры и различные методы эффективного fine-tuning параметров в большем масштабе', по словам OpenAI, чтобы позволить организациям настраивать обучающие конвейеры данных, системы оценки и другую инфраструктуру поддержки с целью улучшения производительности модели на конкретных задачах.
Что касается кастомизированных моделей, это модели, созданные с помощью OpenAI - с использованием базовых моделей и инструментов OpenAI (например, GPT-4) - для клиентов, которым 'нужно более глубоко настроить свои модели' или 'вводить новые, относящиеся к конкретной области знания', говорит OpenAI.
'Мы считаем, что в будущем подавляющее большинство организаций будут разрабатывать настраиваемые модели, персонализированные под свою отрасль, бизнес или сценарий использования', - пишет OpenAI в блоге. 'С различными техниками, доступными для создания настраиваемой модели, организации всех размеров могут разрабатывать персонализированные модели, чтобы получить более значимые, специфичные результаты от своих реализаций искусственного интеллекта'.
OpenAI летает высоко, якобы приближаясь к потрясающему объему годового дохода в $2 миллиарда. Но, безусловно, есть внутреннее давление поддерживать темп, особенно когда компания строит совместно с Microsoft центр обработки данных стоимостью $100 миллиардов (если верить отчетам). Ведь стоимость обучения и обслуживания флагманских генеративных моделей искусственного интеллекта вряд ли сократится в ближайшем будущем, и консалтинговая работа, такая как обучение настраиваемых моделей, может стать тем, что поможет сохранить рост доходов, пока OpenAI разрабатывает свои следующие шаги.
Тонко настроенные и настраиваемые модели также могут смягчить нагрузку на инфраструктуру обслуживания моделей OpenAI. Настраиваемые модели во многих случаях являются более компактными и производительными, чем их универсальные аналоги, и, разумеется, представляют собой привлекательное решение для исторически ограниченной по вычислительной мощности OpenAI в условиях ростущего спроса на генеративный искусственный интеллект.
В дополнение к расширенной программе Custom Model и созданию кастомизированных моделей, OpenAI сегодня представила новые функции настройки моделей для разработчиков, работающих с GPT-3.5, включая новую панель для сравнения качества и производительности модели, поддержку интеграции с платформами сторонних разработчиков (начиная с платформы разработки искусственного интеллекта Weights & Biases) и улучшения инструментов. Однако настройка для GPT-4, запущенная в режиме предварительного доступа во время DevDay, остается тайной.
