Potrivit Cointelegraph: OpenAI a anunțat disponibilitatea reglajului fin pentru GPT-3.5 Turbo, permițând dezvoltatorilor AI să îmbunătățească performanța în anumite sarcini folosind date dedicate. Dezvoltarea a fost întâmpinată atât cu entuziasm, cât și cu critici din partea comunității de dezvoltatori.

OpenAI a explicat că prin reglaj fin, dezvoltatorii pot adapta capacitățile GPT-3.5 Turbo la nevoile lor. De exemplu, un dezvoltator ar putea ajusta GPT-3.5 Turbo pentru a genera cod personalizat sau pentru a rezuma eficient documentele legale în limba germană folosind un set de date din operațiunile de afaceri ale clientului.

Cu toate acestea, unii dezvoltatori și-au exprimat îngrijorarea cu privire la noua caracteristică. Un comentariu al unui utilizator pe nume Joshua Segeren sugerează că, deși reglarea fină a GPT-3.5 Turbo este interesantă, nu este o soluție completă. El crede că îmbunătățirea solicitărilor, utilizarea bazelor de date vectoriale pentru căutări semantice sau trecerea la GPT-4 oferă adesea rezultate mai bune decât antrenamentul personalizat. În plus, trebuie luate în considerare costurile de instalare și de întreținere continuă.

Modelele de bază GPT-3.5 Turbo încep cu o rată de 0,0004 USD per 1.000 de jetoane, în timp ce versiunile ajustate costă 0,012 USD per 1.000 de jetoane de intrare și 0,016 USD per 1.000 de jetoane de ieșire. Se aplică și o taxă de formare inițială bazată pe volumul de date.

Funcția de reglare fină este semnificativă pentru companii și dezvoltatori care doresc să creeze interacțiuni personalizate cu utilizatorii. De exemplu, companiile pot ajusta modelul pentru a se potrivi cu vocea mărcii lor, asigurându-se că chatbot-ii afișează o personalitate și un ton consecvent care se aliniază cu identitatea mărcii.

Pentru a asigura utilizarea responsabilă a funcției de reglare fină, datele de antrenament utilizate pentru reglarea fină sunt revizuite prin API-ul de moderare al OpenAI și prin sistemul de moderare alimentat GPT-4. Acest proces ajută la menținerea caracteristicilor de securitate ale modelului implicit în timpul procesului de reglare fină și asigură că rezultatul rafinat respectă standardele de securitate stabilite de OpenAI. De asemenea, permite OpenAI să mențină un anumit control asupra datelor pe care utilizatorii le introduc în modelele sale.