OpenAIのGPT-3.5 Turbo: ファインチューニングとAPIの最新情報

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オープンAIは、最新のアップデートにより、GPT-3.5 TurboのカスタムファインチューニングとAPIの機能強化を発表しました。これにより、ビジネスはより効果的なタスク遂行が可能なカスタムモデルを作成できるようになりました。以下では、この重要なアップデートに関する詳細を見ていきましょう。

ファインチューニングの導入

オープンAIは、ビジネス向けにGPT-3.5 Turboのファインチューニング機能を提供開始しました。これにより、クライアント企業は独自のデータを使用してモデルをカスタマイズし、特定のタスクにおいて最適な性能を引き出すことが可能です。このファインチューニングによって、GPT-3.5 Turboは従来の能力を超え、特定の業務に特化した高度なボットを作成できるようになります。

  • ビジネスは自社のデータを使用してGPT-3.5 Turboをファインチューニングできる。
  • カスタムモデルは特定のタスクにおいて高い能力を発揮し、GPT-4を上回ることも可能。

GPT 3.5 Turboの微調整方法

PythonLangChainを使用して、GPT 3.5 Turboを微調整するための4つのステップを学びましょう:

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ステップ1: データの準備

  1. モデルを微調整するためのデータを準備します。
  2. データは特定のアプリケーションに合わせて学習するためのものです。例えば、特定のトーンやコンテキストに適したテキストデータを収集します。

ステップ2: データのアップロード

  1. 準備したデータをPythonを使用してアップロードします。
  2. OpenAIのヘルパーライブラリを使用して、データをアップロードし、ファイルIDを取得します。
  3. このファイルIDは次のステップで使用します。

ステップ3: モデルのトレーニング

  1. 取得したファイルIDを使用して、モデルのトレーニングを開始します。
  2. ファイントゥーニングジョブを作成し、GPT 3.5 Turboをトレーニングするよう指示します。
  3. トレーニングの完了には時間がかかる場合があるため、待ちます。
  4. トレーニングが完了すると、重要なモデルIDが含まれたメールが届きます。

ステップ4: モデルの使用

  1. 取得したモデルIDを使用して、微調整されたモデルを実際に使用します。
  2. LangChainなどのフレームワークを使用して、モデルを呼び出し、テキスト生成を行います。
  3. これによって、微調整されたモデルがカスタムトーンやコンテキストに基づいてテキストを生成することができます。

これらのステップに従うことで、GPT 3.5 Turboを効果的に微調整し、特定のアプリケーションやニーズに合わせたテキスト生成モデルを作成することができます。

GPT-4のファインチューニングの展望

今秋後半、オープンAIはGPT-4モデルのファインチューニングも提供予定です。これにより、より高度なタスクに対応したカスタムモデルを作成できるようになるでしょう。このアップデートによって、ビジネスはさらに高度なAI応用を実現し、効率的な業務遂行を支援できると期待されます。

  • GPT-4モデルのファインチューニングが今秋後半に提供予定。
  • より高度なタスクに対応したカスタムモデルの作成が可能に。

ビジネス特化モデルの実現

ファインチューニングを用いることで、ビジネスは特定の業務に特化したボットを簡単に作成できるようになります。これにより、特定の言語で信頼性の高い応答を生成したり、簡潔な表現で情報を提供したりすることが可能です。企業独自のブランド声をボットに反映させることもでき、広告のコピーから内部コミュニケーションまで、より一貫性のあるコンテンツを実現できます。

  • ファインチューニングにより特定業務に特化したボットの作成が容易に。
  • 企業独自のブランド声をボットに反映させることが可能。

データ保護とセキュリティの確保

オープンAIは、クライアント企業のデータ保護とセキュリティに最大限の配慮を払っています。ファインチューニングに使用されるデータや入出力情報は、クライアント企業以外でモデルのトレーニングに使用されることはありません。これにより、企業のデータが安全に取り扱われることが保証されています。

  • クライアント企業のデータは外部でのトレーニングに使用されない。
  • データ保護とセキュリティが確保される。

価格体系の詳細

GPT-3.5 Turboのファインチューニングには、一定の価格が設定されています。トレーニング時の価格は1,000トークンあたり0.0080ドルであり、入力使用時の価格は1,000トークンあたり0.0120ドルです。また、ボットの出力に対する価格も同様に設定されています。これにより、ビジネスは必要な範囲でモデルを活用することができます。

  • ファインチューニングの価格はトークン数に基づいて設定。
  • ビジネスは必要な範囲で効果的にモデルを利用可能。

他社との比較

MicrosoftもAI BuilderとPower Virtual Agentsのサービスを通じて、カスタマイズ可能なGPTベースのモデルを提供しています。これらのモデルは企業の内部データを活用して応答を生成し、情報の要約やメールキャンペーンのコンテンツ生成に活用されています。オープンAIと同様に、Microsoftのモデルも企業のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。

  • Microsoftもカスタマイズ可能なGPTベースのモデルを提供。
  • ビジネスはさまざまな選択肢から最適なモデルを選択可能。
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GPT 3.5 Turbo 16K VS GPT 4 – 違いは何ですか?

人工知能(AI)の進化は、言語生成モデルの分野でも革命をもたらしています。OpenAIが開発したGPT(Generative Pre-trained Transformer)シリーズはその代表例であり、その中でもGPT 3.5 Turbo 16KとGPT 4は注目を集めています。これらのモデルの違いを詳しく見ていきましょう。

コスト比較

コストはユーザーにとって重要な要因です。GPT 4は最も高価なモデルとされていますが、GPT 3.5 Turbo 16Kとの比較を見てみましょう。

  • GPT 4: 1,000トークン(750ワード)あたり0.03ドル(3セント)
  • GPT 3.5 Turbo 16K: 1,000トークン(750ワード)あたり0.003ドル(0.3セント)

GPT 3.5 Turbo 16Kの方が、GPT 4に比べて入出力コストが50%削減されています。これにより、同じ予算内でより多くのテキスト生成を行うことができます。

トークンの長さ

トークンの長さは、モデルが処理できるテキストの長さを示します。GPT 3.5 Turbo 16KとGPT 4のトークンの長さを比較しましょう。

  • GPT 4: 8,000トークン(約6,000ワード)のトークンメモリ
  • GPT 3.5 Turbo 16K: 16,000トークン(約12,000ワード)のトークンメモリ
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GPT 3.5 Turbo 16Kは、GPT 4に比べてトークンの長さが2倍以上あります。これにより、より長いテキストを生成する際に有利です。

パラメータの違い

モデルのパラメータは、その性能や能力に影響を与えます。GPT 4とGPT 3.5 Turbo 16Kのパラメータを比較してみましょう。

  • GPT 4: パラメータ数は公式には明示されていませんが、高い数のパラメータを使用していると考えられています。
  • GPT 3.5 Turbo 16K: パラメータ数が増加し、耐久性と品質が向上している可能性があります。

現時点では、GPT 4がより多くのパラメータで訓練されているとされていますが、GPT 3.5 Turbo 16Kのパラメータも向上していると予想されます。

耐久性と制御性

モデルの耐久性と制御性は、生成されるテキストの品質とカスタマイズ性に影響を与えます。GPT 4とGPT 3.5 Turbo 16Kの耐久性と制御性を比較してみましょう。

  • GPT 4: 多くのパラメータに基づいてコンテキストを理解し、高い耐久性を持つ。個性を選択することで、出力の方向をより制御しやすくなる。
  • GPT 3.5 Turbo 16K: 耐久性が向上しており、品質が高まっている。制御性はGPT 4に比べてやや劣るが、それでも向上している。

GPT 4は、高い耐久性と制御性により、よりカスタマイズされた出力を提供しますが、GPT 3.5 Turbo 16Kも耐久性と制御性が向上しており、その性能が向上していることがわかります。

インターフェースと機能の違い

ユーザーインターフェースと機能は、利用の便益に影響を与えます。GPT 3.5 Turbo 16KとGPT 4のインターフェースと機能の違いを見てみましょう。

  • GPT 4: プラグインとウェブサーフィン統合が可能。APIを申請することで、利用できる。
  • GPT 3.5 Turbo 16K: プラグインとウェブサーフィン統合の機能は提供されていない。現在はAPIの利用が制限されている。

現時点では、GPT 4がプラグインやウェブサーフィン統合の機能を提供していますが、GPT 3.5 Turbo 16Kはこれらの機能に制約があります。将来的には、GPT 3.5 Turbo 16Kもこれらの機能が提供される可能性があります。

結論

オープンAIのGPT-3.5 TurboのファインチューニングとAPIの最新情報を紹介しました。ビジネスはこれらの機能を活用して、特定のタスクに最適化されたカスタムモデルを作成し、効率的な業務遂行を実現できるでしょう。今後の展開にも期待が高まります。詳細な情報はこちらのリンクから確認できます。

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