OpenAI推出全新升级的微调API:ChatGPT现在支持更为精细的可视化微调功能!

OpenAI于4月5日凌晨在其官网宣布,新增了6项全新的微调API功能,这些功能将进一步扩展自定义模型的灵活性,助力企业和开发者在特定领域构建更为精细化的ChatGPT应用OpenAI推出全新升级的微调API:ChatGPT现在支持更为精细的可视化微调功能!

这些新增的功能包括基于Epoch的检查点创建、Playground新功能、第三方集成、全面验证指标、超参数配置以及更详细的微调仪表板改进。这些功能将适用于GPT-4/Turbo以及GPT-3.5等系列模型,为开发者提供了更为强大的自定义能力。

为了帮助开发者更好地掌握这些新功能,OpenAI还提供了详细的微调API教程,链接地址为:https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning。

此次新增的微调API功能是对OpenAI于2023年8月22日首次推出的基于GPT-3.5Turbo的微调API功能的进一步完善。自推出以来,已有数千个全球组织借助这些微调API功能,训练了数十万个自定义模型,实现了降本增效的目标。

新功能中的基于Epoch的检查点创建能够在模型训练过程中自动保存状态,大大提高了训练效率;Playground新功能则提供了一个并排的界面,方便开发者比较不同模型的质量和性能;第三方集成功能使得开发者能够与其他平台共享详细的微调数据;全面验证指标功能则可以计算整个验证数据集的各项指标,帮助开发者更好地了解模型质量。

此外,微调仪表板的改进包括配置超参数、查看更详细的训练指标以及从以前的配置重新运行作业等功能,使开发者在微调过程中能够掌控更详细、直观的数据。同时,超参数配置功能也得到了增强,现在开发者可以直接从仪表板配置可用的超参数了。

微调(Fine-tuning)技术是一种在预训练大模型基础上进行优化和调整模型参数的方法,旨在使模型更好地适应特定业务场景。通过微调训练,使用带标注的私有数据以较小的学习率对整个模型进行训练,直至模型在验证集上的指标达到理想效果。现在随着OpenAI新推出的6个微调API功能,这一技术将得到更为广泛的应用和深入的发展。

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