「オープンAIがカスタマイズされたAIの提供に対して冷たい反応を得る」
OpenAI receives a cold response to providing customized AI.
OpenAIはGPT-3.5 Turboのファインチューニングオプションを導入しました。これにより、人工知能（AI）開発者は専用のデータを使用して特定のタスクのパフォーマンスを向上させることができます。しかし、開発者はこの発展に対して批判と興奮を表明しています。
OpenAIは、ファインチューニングのプロセスを通じて、開発者がGPT-3.5 Turboの機能を要件に合わせてカスタマイズできると明言しました。たとえば、開発者は、クライアントのビジネス操作から収集したデータセットを使用して、GPT-3.5 Turboをカスタマイズされたコードの作成やドイツ語での法的文書の要約などにファインチューニングすることができます。
今やGPT-3.5-Turboをファインチューニングできます！ただし、インファレンスのコストがかなり高くなりました（8倍）。自分自身のモデルを展開できる能力を持つ人々には影響を与えないと思われます。https://t.co/p2LbSq4D2H
— Mark Tenenholtz (@marktenenholtz) August 22, 2023
最近の発表は、開発者から慎重な反応を引き起こしました。Xユーザーであるジョシュア・セゲレンという人物のコメントでは、GPT-3.5 Turboへのファインチューニングの導入は興味深いものの、包括的な修正ではないと述べられています。彼の観察によれば、プロンプトの改善や意味検索のためのベクトルデータベースの使用、またはGPT-4への移行などの方が、カスタムトレーニングよりも良い結果をもたらすことが多いとのことです。さらに、セットアップと定期的なメンテナンスコストなどの要素も考慮する必要があります。
GPT-3.5 Turboの基本モデルは、1,000トークン（広範な言語モデルによって処理される基本単位）あたり0.0004ドルから始まります。しかし、ファインチューニングによる洗練されたバージョンは、1,000入力トークンあたり0.012ドル、1,000出力トークンあたり0.016ドルというより高いコストがかかります。さらに、データ量に関連する初期トレーニング料金が適用されます。
この機能は、個別のユーザーインタラクションを構築することを目指す企業や開発者にとって重要です。たとえば、組織はモデルをファインチューニングして、ブランドの声に合わせることができます。これにより、チャットボットが一貫した個性とトーンを示し、ブランドのアイデンティティに合致するようになります。
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ファインチューニング施設の責任ある利用を確保するために、ファインチューニングに使用されるトレーニングデータは、モデレーションAPIとGPT-4パワードモデレーションシステムを介して厳密に審査されます。これにより、デフォルトモデルのセキュリティ属性をファインチューニングの手順全体で維持することができます。
システムは、潜在的に危険なトレーニングデータを検出および除去し、洗練された出力がOpenAIの確立されたセキュリティ基準に合致するようにします。また、OpenAIはユーザーがモデルに入力するデータに一定の制御を持っていることも意味します。
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