O fine-tuningpermite customizar o comportamento do modelo para atender às necessidades específicas, possibilitando experiências e aplicações únicas. Existem três casos de uso principais para o fine-tuning:
Durabilidade Aprimorada
O fine-tuning introduz uma variedade de casos de uso, incluindo a melhoria da capacidade de direção do modelo, o que significa adaptá-lo para responder com precisão a instruções específicas.
Formato de Saída Confiável
O fine-tuning melhora a capacidade do modelo de formatar respostas de forma consistente, o que é crucial para aplicações que exigem um formato de resposta específico, como conclusão de código ou conformidade.
Tono Personalizado
O fine-tuning permite customizar o tom do modelo para atender às necessidades específicas, como linguagens ou marcas.
Além disso, as empresas podem fine-tune o modelo para responder brevemente ou em uma linguagem específica, melhorando a experiência do usuário. O processo de fine-tuning também permite a redução do tamanho dos prompts, resultando em chamadas de API mais rápidas e menores custos operacionais.
Para fine-tune o modelo GPT-3.5, os desenvolvedores precisam preparar seu próprio conjunto de dados, que deve conter mensagens do sistema, entradas do usuário e respostas do assistente. Em seguida, eles precisam uploadar o conjunto de dados usando uma chamada de API e criar um trabalho de fine-tuning para treinar o modelo com seus dados.
A estrutura de preços para o fine-tuning do modelo GPT-3.5 Turbo consiste em um custo de treinamento inicial e custos de uso. O custo de treinamento inicial é de $0,08 por mil tokens, enquanto os custos de uso são divididos em custos de entrada ($0,012 por mil tokens) e custos de saída ($0,016 por mil tokens).
Em resumo, o fine-tuning do modelo GPT 3.5 Turbo é uma funcionalidade poderosa que permite customizar o comportamento do modelo para atender às necessidades específicas, melhorando a experiência do usuário e abrindo possibilidades para aplicações inovadoras.