OpenAI为开发者添加新功能 允许构建自定义模型
OpenAI为开发者添加新功能，以增强对微调的控制，并宣布新方法来构建与OpenAI的自定义模型。这意味着开发者可以开发和训练一个特定于某个组织、业务领域、任务需求的模型。如法律、医疗等特定模型!
自定义模型可以包含专门的知识库、理解特定类型的数据、执行特定的任务，或者以特定方式响应输入。OpenAI提供了一系列功能和服务来帮助个人和组织构建自定义模型，主要包括:
微调API:OpenAI提供了微调API，使开发者能够基于GPT-3.5等模型，通过使用自己的数据集对模型进行微调，以生成更适合特定任务、领域或业务需求的自定义模型。微调可以帮助模型深入理解特定内容，并为特定任务增强模型现有的知识和能力。
自定义训练模型程序:OpenAI推出了自定义模型程序，旨在为特定领域训练和优化模型。这一程序允许与OpenAI的研究人员合作，利用他们的技术专长和资源，开发高度专业化的AI模型。这种合作模式特别适合那些需要高度定制化解决方案的组织。
辅助微调服务:作为自定义模型程序的一部分，OpenAI提供辅助微调服务。这是一种与OpenAI的技术团队合作的协作努力，旨在利用微调API之外的技术，如额外的超参数和各种参数效率高的微调（PEFT）方法，从而为组织提供针对其特定用例或任务最大化模型性能的支持。
API和SDK访问:OpenAI提供了API和SDK访问权限，使开发者能够更容易地集成和使用OpenAI的技术。这包括简化的接口来训练、部署和管理自定义模型，以及与现有系统和应用程序的无缝集成。
第三方平台集成:OpenAI开始支持与第三方平台（如Weights and Biases）的集成，这让开发者能够共享详细的微调数据到他们的技术栈中。这种集成可以帮助开发者更好地跟踪、分析和优化他们的模型训练过程。
高级调优和配置能力:OpenAI提供了高级的配置选项，包括从Dashboard配置可用的超参数，而不仅仅是通过API或SDK。这使得开发者可以更细致地控制他们的模型训练和微调过程，以及更容易地调整和重用之前的配置。
详细的训练指标和性能反馈:OpenAI的微调服务现在提供了在每个训练周期结束时计算的详细指标，提供了更好的模型性能（如令牌损失和准确性）可见性，并给出了模型泛化能力的反馈。
Playground UI:新推出的Playground UI允许用户侧重比较模型质量和性能，通过人类评估多个模型或微调快照与单一提示的输出。这是一个有用的工具，用于直观地展示不同配置和微调策略对模型输出的影响。
强大的研究和开发支持:OpenAI还提供了与其团队的研究人员和AI专家合作的机会，这对于需要定制训练模型的复杂或高度特定的用例尤其有价值。
丰富的文档和社区支持:OpenAI提供了丰富的文档、教程和案例研究，以帮助开发者了解如何最有效地使用其工具和服务来构建自定义模型。
更新于：8个月前