OpenAI GPT-3.5 Turbo & GPT 4 ファインチューニング

OpenAIは、AI開発者のための新時代を切り開き、強化されたGPT-3.5 Turboモデルを発表した。これは単なるリリースではない。開発者はモデルをカスタマイズし、独自のアプリケーションにより共鳴するように最適化する自由度がある。興味深いことに、オープンAIは、GPT-3.5ターボを微調整すれば、特殊なタスクにおいてGPT-4の基礎的な能力を凌駕できる可能性があるとしている。

このカスタマイズは、いくつかの利点をもたらす：

首尾一貫した指示：開発者は、特定のガイドラインに準拠するようにモデルを成形することができ、最初のプロンプトによって設定された言語トーンと同期していることを保証します。
一貫した応答：コードの自動補完であれ、APIコールのスクリプト化であれ、モデルはより一貫した結果をもたらすように導くことができる。
トーンの洗練：ブランドの声には特徴がある。ブランド・アイデンティティとの整合性を確保しながら、この声を反映するようにモデルを微調整することができる。

この微調整機能の際立った特徴のひとつが効率性だ。早期採用者は、このモデルの性能を損なうことなく、微調整後のプロンプトサイズをなんと90％削減したことに注目している。これはAPIコールを高速化するだけでなく、費用対効果も高い。

微調整は多面的なプロセスである。トレーニングデータセットを準備し、微調整されたモデルを作成し、それを展開する。ここでの要はデータセットの準備であり、プロンプトの作成、十分に構造化された多数のデモンストレーションの展示、これらのデモンストレーションでのモデルのトレーニング、そしてその後の実力テストといった作業を含む。

しかし、OpenAIは注意を促している。ファインチューニングの魅力は否定できないが、それがモデルのパフォーマンスを向上させる最初のステップであってはならない。これは、かなりの時間と専門知識を必要とする複雑な取り組みである。微調整の旅に出る前に、開発者はまず、プロンプト・エンジニアリング、プロンプト・チェイニング、関数呼び出しなどのテクニックを知るべきである。これらの戦略は、他のベストプラクティスと相まって、しばしばモデル強化の前段階として機能する。