Site icon Trí tuệ nhân tạo

Fine-tune ChatGPT: Tối ưu hóa AI cho ứng dụng của bạn

trituenhantao.io

OpenAI đã công bố việc ra mắt fine-tuning cho mô hình GPT-3.5 Turbo (gọi tắt là fine-tune ChatGPT), và dự kiến sẽ hỗ trợ cho GPT-4 vào mùa thu này. Fine-tuning giúp các nhà phát triển tùy chỉnh mô hình để có hiệu suất tốt hơn cho các ứng dụng của họ và hoạt động ở quy mô lớn. Theo kết quả thử nghiệm sơ bộ, phiên bản fine-tuned của GPT-3.5 Turbo có thể đạt hoặc vượt qua khả năng của GPT-4 cơ sở trong một số tác vụ hẹp. Đáng chú ý là hệ thống API của OpenAI đảm bảo dữ liệu được gửi và nhận từ fine-tuning là của khách hàng, không được sử dụng bởi OpenAI hay tổ chức nào khác để huấn luyện mô hình.

Fine-tuning ChatGPT trong các trường hợp sử dụng

Từ khi ra mắt GPT-3.5 Turbo, các nhà phát triển và doanh nghiệp đã mong muốn có khả năng tùy chỉnh mô hình để tạo ra trải nghiệm độc đáo và khác biệt cho người dùng. Với việc này, nhà phát triển có thể sử dụng fine-tuning kiểm soát mô hình tốt hơn, ví dụ:

Kết hợp fine-tuning , các kỹ thuật khác như prompt engineering (kỹ thuật hiệu chỉnh lời nhắc), information retrieval (truy xuất thông tin), và function calling (gọi hàm) sẽ phát huy hiệu quả hơn nữa. Để tìm hiểu thêm, bạn có thể xem hướng dẫn fine-tuning của OpenAI.

Các bước thực hiện fine-tuning ChatGPT

Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu của bạn

{
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "You are an assistant that occasionally misspells words" },
    { "role": "user", "content": "Tell me a story." },
    { "role": "assistant", "content": "One day a student went to schoool." }
  ]
}

Bước 2: Tải lên tệp

curl -https://api.openai.com/v1/files \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -F "purpose=fine-tune" \
  -F "file=@path_to_your_file"

Bước 3: Tạo job để fine-tune ChatGPT

curl https://api.openai.com/v1/fine_tuning/jobs \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
  "training_file": "TRAINING_FILE_ID",
  "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
}'

Sau khi hoàn thành quá trình fine-tuning , mô hình được tạo sẵn để sử dụng ngay lập tức và chung giới hạn tốc độ của mô hình gốc.

Bước 4: Sử dụng mô hình fine-tuned

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
  "model": "ft:gpt-3.5-turbo:org_id",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are an assistant that occasionally misspells words"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello! What is fine-tuning?"
    }
  ]
}'

OpenAI cũng sắp ra mắt giao diện người dùng fine-tuning , giúp các nhà phát triển dễ dàng truy cập thông tin về công việc fine-tuning hiện tại, bản chụp mô hình đã hoàn thành và hơn thế nữa. Low-code no-code là đây chứ đâu!

Tính bảo mật trong quá trình Fine-tune ChatGPT

OpenAI coi trọng việc triển khai fine-tuning một cách an toàn. Để giữ nguyên các tính năng bảo mật mặc định của mô hình thông qua quá trình fine-tuning , dữ liệu đào tạo fine-tuning được xử lý thông qua API kiểm duyệt và một hệ thống kiểm duyệt chạy trên GPT-4 để phát hiện dữ liệu đào tạo không an toàn.

Chi phí fine-tune ChatGPT

Chi phí fine-tuning được chia thành hai phần: chi phí đào tạo ban đầu và chi phí sử dụng:

Ví dụ, một công việc fine-tuning GPT-3.5 Turbo với tệp đào tạo 100.000 token và đào tạo trong 3 epoch có chi phí dự kiến là 2,40 USD.

Như vậy, fine-tuning ChatGPT là một bước tiến quan trọng trong việc tùy chỉnh mô hình AI để phù hợp với yêu cầu của các ứng dụng và doanh nghiệp. Hãy chia sẻ thông tin này cho những người quan tâm, để họ biết thêm về những tiến bộ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Đừng quên thường xuyên truy cập trituenhantao.io để cập nhật xu hướng AI mới nhất trên thế giới, và khám phá những ứng dụng tiềm năng của AI trong đời sống và kinh doanh. Bạn không chỉ được truy cập vào kiến thức chuyên sâu về AI, mà còn có cơ hội tìm hiểu cách ứng dụng chúng cho các dự án và giải pháp của mình. Hãy cùng chung tay chia sẻ và lan tỏa tri thức về AI để cùng nhau tiến bộ!

Exit mobile version