OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 Feinabstimmung
OpenAI hat eine neue Ära für KI-Entwickler eingeläutet und ein verbessertes GPT-3.5 Turbo-Modell vorgestellt. Dies ist nicht irgendeine Version; Entwickler haben jetzt die Möglichkeit, das Modell anzupassen und es so zu optimieren, dass es besser zu ihren eigenen Anwendungen passt. Verblüffenderweise behauptet OpenAI, dass GPT-3.5 Turbo, wenn es fein abgestimmt ist, die Leistungsfähigkeit des grundlegenden GPT-4 bei speziellen Aufgaben in den Schatten stellen kann.
Diese Anpassung bringt mehrere Vorteile mit sich:
- Kohärente Anweisungen: Die Entwickler können das Modell so gestalten, dass es sich an bestimmte Richtlinien hält und mit dem durch die ursprüngliche Aufforderung vorgegebenen Sprachstil übereinstimmt.
- Konsistente Antworten: Ob es sich um die automatische Vervollständigung von Code oder das Skripting von API-Aufrufen handelt, das Modell kann so gesteuert werden, dass konsistentere Ergebnisse erzielt werden.
- Verfeinerung der Tonalität: Die Stimme einer Marke kann unverwechselbar sein. Das Modell kann so angepasst werden, dass es diese Stimme widerspiegelt und die Übereinstimmung mit der Markenidentität gewährleistet.
Eines der herausragenden Merkmale dieser Feinabstimmung ist die Effizienz. Erste Anwender berichten von einer Verringerung des Umfangs der Eingabeaufforderung um satte 90 % nach der Feinabstimmung, ohne dass die Leistung des Modells darunter leidet. Dies beschleunigt nicht nur die API-Aufrufe, sondern erweist sich auch als kosteneffizient.
Die Feinabstimmung ist ein vielschichtiger Prozess, wenn man sich die Mechanik ansieht. Dazu gehören die Vorbereitung eines Trainingsdatensatzes, die Gestaltung des fein abgestimmten Modells und dessen Einsatz. Dreh- und Angelpunkt ist dabei die Vorbereitung des Datensatzes, die Aufgaben wie die Erstellung von Prompts, die Präsentation einer Vielzahl von gut strukturierten Demonstrationen, das Training des Modells auf diesen Demonstrationen und das anschließende Testen seiner Leistungsfähigkeit umfasst.
OpenAI mahnt jedoch zur Vorsicht. Auch wenn der Reiz der Feinabstimmung unbestreitbar ist, sollte sie nicht der erste Schritt sein, um die Leistung eines Modells zu steigern. Es ist ein kompliziertes Unterfangen, das viel Zeit und Fachwissen erfordert. Bevor man sich an die Feinabstimmung macht, sollten sich die Entwickler zunächst mit Techniken wie Prompt-Engineering, Prompt-Chaining und Funktionsaufrufe vertraut machen. Diese Strategien dienen zusammen mit anderen bewährten Verfahren häufig als erste Schritte zur Verbesserung des Modells.
Vorfreude auf die GPT-4-Feinabstimmung steigt
Nach der Ankündigung der Feinabstimmung für GPT-3.5 Turbo hat OpenAI die Entwicklergemeinde mit einer weiteren Enthüllung überrascht: die bevorstehende Einführung von Feinabstimmungsfunktionen für das mit Spannung erwartete GPT-4-Modell, das im Herbst dieses Jahres erscheinen soll. Dies hat sicherlich die Spannung erhöht, denn viele sind begierig darauf, die erweiterten Möglichkeiten von GPT-4 zu nutzen.
Die Feinabstimmung wird einfacher
Mit dem jüngsten Update hat OpenAI seine Benutzeroberfläche zur Feinabstimmung eingeführt. Die Entwickler können nun ihre Feinabstimmungsaktivitäten visuell verfolgen. Und das ist noch nicht alles: In den kommenden Monaten wird es möglich sein, Feineinstellungen direkt über diese Benutzeroberfläche vorzunehmen.
Darüber hinaus geht es bei OpenAI um die Befähigung seiner Nutzer. Sie haben das Limit für das gleichzeitige Training von einem einzigen Modell auf drei erhöht, so dass Entwickler mehrere Modelle gleichzeitig feinabstimmen können, was die Effizienz maximiert.
Mit diesen Fortschritten festigt OpenAI seine Position an der Spitze der KI-Innovation und bietet kontinuierlich Tools, die nicht nur die Gegenwart neu definieren, sondern auch den Weg für die Zukunft ebnen.
