في وقت سابق من هذا العام، قدمت OpenAI GPT-4o، وهو إصدار أرخص من GPT-4 يتمتع بنفس القدرة تقريبًا.
ومع ذلك، يتم تدريب GPT على الإنترنت بالكامل، لذلك قد لا يكون له طابع وأسلوب الإخراج لمشروعك. يمكنك محاولة صياغة مطالبة تفصيلية لتحقيق هذا النمط، أو يمكنك بدءًا من اليوم ضبط النموذج بدقة.
يعد الضبط الدقيق هو التلميع النهائي لنموذج الذكاء الاصطناعي. ويأتي ذلك بعد الانتهاء من الجزء الأكبر من التدريب ولكن يمكن أن يكون له تأثيرات قوية على المخرجات بجهد قليل نسبيًا.
تقول OpenAI أن بضع عشرات من الأمثلة فقط تكفي لتغيير نغمة الإخراج إلى نغمة تناسب حالة الاستخدام الخاصة بك بشكل أفضل.
فعلى سبيل المثال، إذا كنت تحاول إنشاء روبوت دردشة، فيمكنك كتابة عدة أزواج من الأسئلة والأجوبة وإدخالها في GPT-4o. وبمجرد اكتمال الضبط الدقيق، ستكون إجابات الذكاء الاصطناعي أقرب إلى الأمثلة التي قدمتها له.
ربما لم تحاول أبدًا تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي من قبل، ولكن يمكنك تجربته الآن، حيث يتيح لك OpenAI استخدام مليون رمز تدريبي مجانًا حتى 23 سبتمبر.
وبعد ذلك، سيكلف الضبط الدقيق 25 دولارًا لكل مليون رمز مميز وسيكون استخدام النموذج المضبوط هو 3.75 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز مميز للإدخال و15 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز مميز للإخراج (ملاحظة: يمكنك التفكير في الرموز المميزة على أنها مقاطع لفظية، لذا فإن مليون رمز يمثل الكثير من النص).
تعمل الشركة مع الشركاء لتجربة الميزات الجديدة. ونظرًا لكون المطورين مطورين على كفاءة، فإن ما فعلوه هو محاولة إنشاء ذكاء اصطناعي أفضل للبرمجة.
تمتلك Cosine الذكاء الاصطناعي المسمى Genie، والذي يمكنه مساعدة المستخدمين في العثور على الأخطاء ومع خيار الضبط الدقيق. وقامت Cosine بتدريبه على أمثلة حقيقية.
ثم هناك شركة Distyl، التي حاولت تحسين نموذج تحويل النص إلى SQL (لغة للبحث عن الأشياء في قواعد البيانات). ولقد احتل المركز الأول في معيار BIRD-SQL بدقة 71.83 بالمئة.
وللمقارنة، حصل المطورون البشريون (مهندسو البيانات والطلاب) على دقة تبلغ 92.96 بالمئة في نفس الاختبار.
قد تكون قلقًا بشأن الخصوصية، لكن OpenAI تقول إن المستخدمين الذين يقومون بضبط 4o يتمتعون بالملكية الكاملة لبيانات العمل، بما في ذلك جميع المدخلات والمخرجات.
