OpenAI GPT-3.5 Turbo y GPT 4 Ajuste fino
OpenAI ha inaugurado una nueva era para los desarrolladores de inteligencia artificial con la presentación de un modelo GPT-3.5 Turbo mejorado. No se trata de una versión cualquiera, sino que los desarrolladores tienen ahora la posibilidad de adaptar el modelo y optimizarlo para que se adapte mejor a sus aplicaciones. Curiosamente, OpenAI afirma que, si se ajusta con precisión, GPT-3.5 Turbo puede eclipsar la destreza de GPT-4 en tareas especializadas.
Esta personalización presenta varias ventajas:
- Instrucciones coherentes: Los desarrolladores pueden moldear el modelo para que se adhiera a directrices específicas, asegurándose de que permanece en sincronía con el tono lingüístico establecido por la instrucción inicial.
- Respuestas coherentes: Tanto si se trata de autocompletar código como de programar llamadas a la API, el modelo puede guiarse para obtener resultados más coherentes.
- Refinamiento tonal: La voz de una marca puede ser distintiva. El modelo puede ajustarse para reflejar esta voz, garantizando la alineación con la identidad de la marca.
Una de las características más destacadas de esta capacidad de ajuste es la eficiencia. Los primeros usuarios han destacado una enorme reducción del 90% en el tamaño de la solicitud tras el ajuste sin comprometer el rendimiento del modelo. Esto no sólo acelera las llamadas a la API, sino que también resulta rentable.
Profundizando en la mecánica, la puesta a punto es un proceso polifacético. Consiste en preparar un conjunto de datos de entrenamiento, esculpir el modelo afinado y desplegarlo. El eje central es la preparación del conjunto de datos, que abarca tareas como la creación de avisos, la presentación de una plétora de demostraciones bien estructuradas, el entrenamiento del modelo con estas demostraciones y, posteriormente, la comprobación de su eficacia.
Sin embargo, OpenAI advierte de la necesidad de ser precavidos. Aunque el encanto de la puesta a punto es innegable, no debería ser el paso inaugural para elevar el rendimiento de un modelo. Es una tarea compleja que exige mucho tiempo y experiencia. Antes de embarcarse en el viaje de la puesta a punto, los desarrolladores deberían familiarizarse con técnicas como la ingeniería de instrucciones, el encadenamiento de instrucciones y la llamada a funciones. Estas estrategias, junto con otras buenas prácticas, suelen ser los pasos preliminares de la mejora del modelo.
Aumenta la expectación por la puesta a punto de la GPT-4
Aprovechando el impulso de su anuncio sobre el ajuste GPT-3.5 Turbo, OpenAI ha sorprendido a la comunidad de desarrolladores con otra revelación: la inminente llegada de funciones de ajuste para el esperado modelo GPT-4, cuyo lanzamiento está previsto para este otoño. Sin duda, esto ha aumentado los niveles de expectación, con muchos deseosos de aprovechar las capacidades mejoradas de la GPT-4.
El ajuste fino se hace más fácil
En la última actualización, OpenAI ha lanzado su interfaz de usuario de ajuste fino. Ahora los desarrolladores pueden hacer un seguimiento visual de sus actividades de ajuste. Y hay más en el horizonte: en los próximos meses se desplegará la posibilidad de crear ajustes finos directamente a través de esta interfaz de usuario.
Además, OpenAI se centra en capacitar a sus usuarios. Han ampliado el límite de entrenamiento simultáneo de un único modelo a tres, lo que permite a los desarrolladores ajustar varios modelos a la vez y maximizar la eficacia.
Con estos avances, OpenAI sigue consolidando su posición a la vanguardia de la innovación en IA, ofreciendo constantemente herramientas que no sólo redefinen el presente, sino que también allanan el camino hacia el futuro.
