OpenAI, 맞춤형 AI 제공에 미온적 반응

회사는 미세 조정 시설과 미세 조정에 사용되는 훈련 데이터가 조정 API와 GPT-4 기반 조정 시스템을 통해 면밀히 조사된다고 밝혔습니다.

OpenAI는 GPT-3.5 Turbo에 대한 미세 조정 옵션을 도입하여 인공 지능(AI) 개발자가 전용 데이터를 사용하여 특정 작업의 성능을 향상시킬 수 있도록 했습니다. 하지만 개발자들은 개발에 대한 기대감과 함께 비판도 표명했습니다.

OpenAI는 미세 조정 과정을 통해 개발자가 요구 사항에 따라 GPT-3.5 Turbo의 기능을 맞춤 설정할 수 있음을 명확히 했습니다. 예를 들어, 개발자는 고객의 비즈니스 운영에서 얻은 데이터 세트를 사용하여 GPT-3.5 Turbo를 미세 조정하여 맞춤형 코드를 생성하거나 독일어로 된 법률 문서를 능숙하게 요약할 수 있습니다.

이제 GPT-3.5-Turbo를 미세 조정할 수 있습니다! 추론은 훨씬 더 비싼 것 같습니다(8배 이상). 내 생각에는 자신의 모델을 배포할 수 있는 능력이 있는 사람은 누구나 이것에 흔들리지 않을 것입니다. https://t.co/p2LbSq4D2H

최근 발표는 개발자들로부터 신중한 반응을 불러일으켰습니다. Joshua Segeren이라는 X 사용자의 의견은 GPT-3.5 Turbo에 대한 미세 조정 도입이 흥미롭기는 하지만 포괄적인 수정은 아니라고 말했습니다. 그의 관찰에 따르면 프롬프트를 개선하고 의미론적 검색을 위해 벡터 데이터베이스를 사용하거나 GPT-4로 전환하면 사용자 정의 교육보다 더 나은 결과를 얻을 수 있는 경우가 많습니다. 또한 설치 및 지속적인 유지 관리 비용과 같이 고려해야 할 요소가 있습니다.

기본 GPT-3.5 Turbo 모델은 1,000개 토큰(광범위 언어 모델에서 처리되는 기본 단위)당 $0.0004의 비율로 시작됩니다. 그러나 미세 조정을 통해 개선된 버전은 입력 토큰 1,000개당 $0.012, 출력 토큰 1,000개당 $0.016의 더 높은 비용을 발생시킵니다. 또한 데이터 양에 따른 초기 교육 비용이 적용됩니다.

이 기능은 개인화된 사용자 상호 작용을 구성하려는 기업과 개발자에게 중요합니다. 예를 들어, 조직은 브랜드의 목소리와 조화를 이루도록 모델을 미세 조정하여 챗봇이 브랜드 아이덴티티를 보완하는 일관된 성격과 어조를 나타내도록 할 수 있습니다.

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미세 조정 시설의 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 미세 조정에 사용되는 교육 데이터는 조정 API 및 GPT-4 기반 조정 시스템을 통해 정밀 조사됩니다. 이는 미세 조정 절차 전반에 걸쳐 기본 모델의 보안 속성을 유지하기 위해 수행됩니다.

시스템은 잠재적으로 안전하지 않은 교육 데이터를 감지하고 제거하여 정제된 출력이 OpenAI의 확립된 보안 표준과 일치하도록 노력합니다. 이는 또한 OpenAI가 사용자가 모델에 입력하는 데이터에 대해 일정 수준의 제어권을 가지고 있음을 의미합니다.

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