OpenAI ha dado un paso adelante en la personalización de la inteligencia artificial con la introducción de mejoras significativas en su API de ajuste fino y la expansión de su programa de modelos personalizados. Este avance promete transformar la manera en que las organizaciones implementan y se benefician de la IA, ofreciendo soluciones más adaptadas y eficientes que nunca.
La nueva oferta de ajuste fino asistido de OpenAI, parte integral del programa de Modelo Personalizado, representa una colaboración estrecha entre los equipos técnicos de OpenAI y las organizaciones para aprovechar técnicas avanzadas más allá de la API de ajuste fino tradicional. Esto incluye la utilización de hiperparámetros adicionales y métodos de ajuste fino eficientes en parámetros (PEFT) a una escala mayor, lo cual es especialmente útil para organizaciones que requieren apoyo en la configuración de pipelines de datos de entrenamiento eficientes, sistemas de evaluación y parámetros y métodos a medida para maximizar el rendimiento del modelo para su caso de uso o tarea específica.
OpenAI anuncia avances significativos en su API de ajuste fino y en el programa de modelos personalizados, marcando una nueva era en la personalización y eficacia de la inteligencia artificial.
Un ejemplo destacado es la colaboración con SK Telecom, un operador de telecomunicaciones que sirve a más de 30 millones de suscriptores en Corea del Sur. Buscando personalizar un modelo para ser experto en el dominio de las telecomunicaciones con un enfoque inicial en el servicio al cliente, SK Telecom trabajó con OpenAI para ajustar fino GPT-4, logrando mejoras significativas en tareas de servicio al cliente de telecomunicaciones.
En algunos casos, las organizaciones necesitan entrenar un modelo completamente nuevo desde cero que comprenda su negocio, industria o dominio específico. Los modelos entrenados a medida infunden nuevo conocimiento de un dominio específico modificando pasos clave del proceso de entrenamiento del modelo utilizando técnicas de entrenamiento y post-entrenamiento novedosas. Harvey, una herramienta legal nativa de IA para abogados, se asoció con OpenAI para crear un modelo de lenguaje grande personalizado para la jurisprudencia. A pesar de que los modelos fundacionales eran fuertes en razonamiento, carecían del conocimiento extenso necesario para el trabajo legal. El modelo resultante logró un aumento del 83% en respuestas factuales, y los abogados prefirieron las salidas del modelo personalizado el 97% del tiempo en comparación con GPT-4.
Los avances anunciados por OpenAI en la API de ajuste fino y la expansión de su programa de modelos personalizados abren nuevas posibilidades para la implementación de la IA en diversos sectores. Al ofrecer soluciones más personalizadas y eficientes, OpenAI no solo mejora la interacción entre humanos y máquinas, sino que también facilita que las organizaciones aprovechen al máximo el potencial de la inteligencia artificial para sus necesidades específicas.
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