OpenAIによれば、GPT-3.5 Turboでファインチューニングが利用できるようになりました。これにより企業は独自にファインチューニングされたGPT-3.5 Turboを使うことができるようになります。また、OpenAIはファインチューニングに使われるデータをモデルのトレーニングに使うことはない、と述べています。
ソース：OpenAI
GPT-3.5ターボの微調整とAPIの更新 (GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates)
https://openai.com/blog/gpt-3-5-turbo-fine-tuning-and-api-updates
ポイント
- OpenAIのGPT-3.5 Turboモデルのファインチューニングの導入とその意義。
- ファインチューニングの具体的な利用ケースとビジネスへの影響。
- OpenAIの安全性と透明性の取り組み。
OpenAIは、GPT-3.5 Turboモデルのファインチューニングの導入により、人工知能の分野で大きな進歩を遂げました。この進歩は単なる技術的なアップグレードではありません。これはパラダイムシフトです。開発者にツールを提供し、特定のアプリケーションにモデルをきめ細かく調整し、これらのカスタムモデルを前例のないスケールでデプロイする能力を与えます。
技術コミュニティの期待は高まっており、次のバージョンであるGPT-4のファインチューニングが今秋にリリースされる予定です。予備評価は有望な結果をもたらしています。ファインチューニングされたGPT-3.5 Turboは、特定の専門的なタスクで、基本的なGPT-4モデルの能力に匹敵し、場合によってはそれを上回る能力を示しています。これは単なるパフォーマンスの向上ではありません。ビジネスは、出力の品質を損なうことなく、短いプロンプトで複雑な指示を伝えることができるようになりました。
ファインチューニングのプロセスは、芸術と科学の両方です。開発者は10の例でファインチューニングプロセスを開始することができますが、最適なパフォーマンス向上の甘いスポットは、50から100のトレーニング例の間にあるようです。しかし、これは一律のシナリオではありません。正確な数は、問題となる使用ケースの複雑さに応じて異なる場合があります。
データのプライバシーの領域では、OpenAIがゴールドスタンダードを設定しています。ユーザー中心の設計を念頭に置いたファインチューニングAPIは、顧客が所有権を保持することを保証します。データの完全性は最も重要です。APIへのデータの送受信は機密のままであり、OpenAIも第三者のエンティティもそれを他のモデルのトレーニングに使用することはありません。
