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Das Feintuning für GPT-3.5 Turbo ist jetzt verfügbar. Für GPT-4 soll diesen Herbst dieser Feature ebenfalls erscheinen. Dieses Update ermöglicht es Entwicklern, Modelle anzupassen, die besser für ihre Anwendungsfälle geeignet sind und diese individuellen Modelle im großen Maßstab zu nutzen. Frühe Tests haben gezeigt, dass eine feinabgestimmte Version von GPT-3.5 Turbo die Grundfähigkeiten von GPT-4 in bestimmten spezialisierten Aufgaben erreichen oder sogar übertreffen kann. Wie bei all unseren APIs, gehört die in die Feintuning-API gesendete und daraus erhaltene Daten dem Kunden und werden weder von OpenAI noch von einer anderen Organisation verwendet, um andere Modelle zu trainieren.
Im Grossen und Ganzen beinhaltet das Feintuning folgende Schritte:
- Vorbereitung und Hochladen von Trainingsdaten
- Trainieren eines neuen feinabgestimmten Modells
- Verwendung Ihres feinabgestimmten Modells.
Das Feintuning verbessert das Few-Shot-Lernen, indem es an vielen weiteren Beispielen trainiert wird, als in der Aufforderung passen würden. So können Sie bessere Ergebnisse bei einer Vielzahl von Aufgaben erzielen. Nachdem ein Modell feinabgestimmt wurde, müssen Sie nicht mehr so viele Beispiele in der Aufforderung angeben. Dies spart Kosten und ermöglicht Anfragen mit geringerer Latenz.