OpenAI 最近向创建更加量身定制的人工智能解决方案迈出了重要一步 揭幕 除了扩大其定制模型计划之外，还对其微调 API 进行了重大升级。 这一开发有望为开发人员提供无与伦比的改进人工智能模型的能力，并为创建旨在满足不同业务需求的定制模型带来新的机会。
我们相信，未来绝大多数组织将开发针对其行业、业务或用例的个性化定制模型。 借助多种可用于构建自定义模型的技术，各种规模的组织都可以开发个性化模型，以从其人工智能实施中实现更有意义、更具体的影响。 关键是要明确用例范围，设计和实施评估系统，选择正确的技术，并准备好随着时间的推移进行迭代以使模型达到最佳性能。
-OpenAI
自 2023 年 8 月推出以来，GPT-3.5 微调 API 彻底改变了组织为独特应用程序定制 AI 模型的方式。 这种方法增强了模型对特定主题的掌握，不仅丰富了其知识库，还提高了其对专业任务的熟练程度。 这种影响在众多成功案例中显而易见，成千上万的组织优化了不同领域的数十万个模型，包括增强编程语言和制作个性化内容。
最近对 API 的增强引入了基于纪元的检查点，减少了重新训练的频率并降低了过度拟合的机会。 此外，创新的比较 Playground UI 现在允许直接比较模型输出，从而通过有价值的人类反馈改进开发工作流程。 这些进步，加上从权重和偏差开始的第三方合作以及详细的验证指标，标志着微调技术能力的重大进步。
定制模型计划正在扩大
OpenAI 的发布并不止于微调 API。 该公司还在扩大其定制模型计划，目前包括辅助微调和完全定制训练模型的开发。
这种扩展特别适合具有标准人工智能模型无法满足的特殊需求的组织。
辅助微调代表了 OpenAI 技术团队和组织之间的协作努力，旨在通过先进技术和定制参数最大限度地提高模型性能。
另一方面，完全定制训练的模型是为具有独特、复杂需求、需要从头开始构建模型的组织而设计的。 此类创新的一个例子是 Harvey，这是一款面向律师的人工智能工具，它与 OpenAI 合作开发了一个定制模型，可显着提高法律判例分析的准确性和可靠性。
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未来展望
OpenAI 的更新超出了微调 API 的范围，还冒险扩展了其自定义模型计划。 现在包括辅助微调和创建完全定制训练模型的选项，专门满足传统人工智能模型无法满足的组织的独特需求。
辅助微调是一项协同工作，OpenAI 的技术专家与组织合作，使用复杂的技术和定制设置来提升模型性能。 相反，开发完全定制训练的模型可以满足具有独特和复杂要求的组织的需求，因此需要从头开始构建模型。 这项创新的一个显着例子是 Harvey，它是面向法律专业人士的开创性人工智能助手，它与 OpenAI 合作制作了一个定制模型，大大提高了法律判例分析的准确性和可靠性。
如何探索新功能？
OpenAI 邀请对其最新功能感兴趣的人探索微调 API 文档。 渴望推进人工智能项目的组织可以找到有关定制定制模型和合作前景的更多信息。 随着人工智能在各个领域的不断普及，OpenAI 的最新增强功能开启了人工智能技术无与伦比的定制化和效率的时代，有望为企业和软件开发人员带来巨大收益。
特色图片来源： 乔纳森·肯珀/Unsplash
