Publicidade
Economize: canal oficial do CT Ofertas no WhatsApp Entrar

OpenAI libera personalização do GPT-3.5 Turbo para usos específicos

Por| Editado por Douglas Ciriaco | 23 de Agosto de 2023 às 18h07

Link copiado!

Rolf van Root/Unsplash
Rolf van Root/Unsplash

A OpenAI liberou uma opção para aplicar ajustes finos no GPT-3.5 Turbo. A partir desta quarta-feira (23), desenvolvedores podem personalizar o modelo para melhor atender às necessidades de uso da aplicação, criando assim uma IA mais eficiente e direta ao ponto. O mesmo recurso chegará para o GPT-4.0 no terceiro trimestre.

O GPT-3.5 é um eficiente modelo generativo, mas, desde seu lançamento, desenvolvedores e empresas demandam maior liberdade para personalizá-lo para tarefas específicas. Segundo a OpenAI, essa capacidade enfim está pronta.

Continua após a publicidade

Nos testes internos com a ferramenta, a OpenAI observou que o GPT-3.5 Turbo apresenta melhor estabilidade, saídas mais consistentes e tons personalizados de respostas. Além disso, foi possível encurtar as saídas, mas manter o desempenho do chatbot.

Segundo a OpenAI, os modelos adaptados podem lidar com até 4 mil tokens, o dobro da capacidade dos modelos anteriores. Isso permitiu reduzir o tamanho dos prompts de entrada em até 90%, já que as instruções agora são implementadas diretamente no modelo. Como consequência, isso gera chamadas de APIs mais rápidas e mais baratas.

Como acontece o ajuste fino do GPT-3.5 Turbo?

O aperfeiçoamento do GPT-3.5 Turbo acontece através de uma série de estágios, incluindo um novo treinamento com dados selecionados. O desenvolvedor precisa quase que preparar a IA do zero, mas aproveitando a base anterior do modelo da OpenAI para o contexto específico do cliente.

Continua após a publicidade

O processo implica em apresentar dados e exemplos de respostas, treinamento do modelo e, por fim, a implementação da IA.

Planos da OpenAI

Em breve, a OpenAI também levará a capacidade de aplicar ajustes finos no GPT-4.0, modelo que alimenta a versão paga do ChatGPT. No futuro, a empresa também pretende implementar o suporte para aperfeiçoamento do modelo com a chamada de uma função.