오픈AI는 맞춤형 AI 제공에 대해 냉담한 반응을 받다.
오픈AI는 맞춤형 AI 제공에 대해 부정적인 반응을 받다.
OpenAI는 GPT-3.5 Turbo에 대한 세밀한 조정 옵션을 도입했습니다. 이로써 인공지능(AI) 개발자들은 전용 데이터를 사용하여 특정 작업의 성능을 향상시킬 수 있게 되었습니다. 그러나 개발자들은 이러한 발전에 대해 비판과 동시에 기대감을 표현해 왔습니다.
OpenAI는 세밀한 조정 과정을 통해 개발자들이 GPT-3.5 Turbo의 기능을 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있다고 설명했습니다. 예를 들어, 개발자는 고객의 비즈니스 운영에서 가져온 데이터 세트를 사용하여 GPT-3.5 Turbo를 세밀하게 조정하여 맞춤형 코드를 생성하거나 독일어로 법적 문서를 간결하게 요약할 수 있습니다.
이제 GPT-3.5-Turbo를 세밀하게 조정할 수 있습니다! 단, 추론 비용이 상당히 많이 들어가는 것 같습니다(8배 더 비싸게). 내 짐작은 자신의 모델을 배포할 수 있는 능력을 가진 사람들은 이에 휩쓸리지 않을 것이라는 것입니다. https://t.co/p2LbSq4D2H
— Mark Tenenholtz (@marktenenholtz) 2023년 8월 22일
이 최근의 발표에 대해 개발자들은 신중한 반응을 보였습니다. Joshua Segeren이라는 X 사용자의 한 코멘트에 따르면 GPT-3.5 Turbo에 세밀한 조정 기능을 도입하는 것은 흥미로운 일이지만, 전체적인 해결책은 아니라고 합니다. 그의 관찰에 따르면, 프롬프트 개선, 의미 검색을 위한 벡터 데이터베이스 사용 또는 GPT-4로의 전환은 종종 맞춤형 훈련보다 더 나은 결과를 얻을 수 있다고 합니다. 또한 설정 및 지속적인 유지보수 비용과 같은 고려해야 할 요소들이 있습니다.
기본 GPT-3.5 Turbo 모델은 광범위한 언어 모델에서 처리되는 1,000 토큰당 $0.0004의 비용으로 시작됩니다. 그러나 세밀한 조정을 통해 개선된 버전은 1,000 입력 토큰당 $0.012 및 1,000 출력 토큰당 $0.016의 비용이 발생합니다. 또한 데이터 볼륨에 따라 초기 훈련 비용도 부과됩니다.
이 기능은 사용자 정의된 사용자 상호작용을 구축하려는 기업과 개발자들에게 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 기관들은 모델을 세밀하게 조정하여 브랜드의 음성과 조화롭게 하여 챗봇이 일관된 개성과 톤을 보여주고 브랜드 아이덴티티를 보완할 수 있습니다.
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세밀한 조정 시설의 책임 있는 사용을 보장하기 위해 세밀한 조정에 사용되는 훈련 데이터는 그들의 모더레이션 API와 GPT-4 기반의 모더레이션 시스템을 통해 검토를 받습니다. 이는 세밀한 조정 절차 전반에 걸쳐 기본 모델의 보안 속성을 유지하기 위한 것입니다.
이 시스템은 잠재적으로 위험한 훈련 데이터를 감지하고 제거함으로써 개선된 출력이 OpenAI의 확립된 보안 기준과 일치함을 보장합니다. 이는 또한 OpenAI가 사용자가 모델에 입력하는 데이터에 대해 어느 정도의 통제력을 가지고 있다는 것을 의미합니다.
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