GPT-3.5 Turboのファインチューニング：カスタマイズの新たな可能性

OpenAIのGPT-3.5 Turboが、特定のユースケースに最適化するためのファインチューニングが可能となりました。

ユーザーエクスペリエンスを次のレベルへ

GPT-3.5 Turboのリリース以降、多くの開発者や企業から独自のユーザーエクスペリエンス向上のためのカスタマイズ機能に関する声が上がっていました。この待望の機能追加により、皆さんはモデルを具体的なニーズに合わせて微調整できるようになりました。

初期テストでの結果

操縦性の向上: ユーザーの要求に更に柔軟に応答。
一定の出力フォーマット: 信頼性の高い結果を保証。
独自のトーンでの対応: 企業やブランドのイメージに合わせた一貫した返答が可能。

これらのカスタマイズを施しても、問いかけをより簡潔にしつつ、モデルの性能はそのまま保たれます。

料金の詳細

新機能の導入に伴い、料金の詳細も明確にしておきます

トレーニング: 1Kトークンあたり$0.008
使用時(入力): 1Kトークンあたり$0.012
使用時(出力): 1Kトークンあたり$0.016

ファインチューニングの予想コストに関して、gpt-3.5-turboで100,000トークンの学習ファイルを3エポック学習する場合の料金は、$2.40となります。詳しい料金体系は価格ページでご確認ください。

APIの更新情報

新しいファインチューニングAPI、/v1/fine_tuning/jobsの提供を開始しました。このエンドポイントはページネーションや将来のAPIアップデートにも対応しており、旧バージョンである/v1/fine-tunesエンドポイントは2024年1月4日に廃止される予定です。このAPIの利用は、OpenAIの使用ポリシーに準拠する必要があります。

GPT-3モデルの更新情報

先月、GPT-3の初代モデル（ada、babbage、curie、davinci）が2024年1月4日にサービス終了すると発表しました。その代替として、本日よりbabbage-002とdavinci-002モデルを新たに提供開始します。これらのモデルはベースモデル、またはファインチューニングモデルとして使用可能です。Completions APIを通じて、これらのモデルへのアクセスが可能です。

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