IT之家 4 月 5 日消息,OpenAI 公司近日发布新闻稿,宣布改善微调(fine-tuning)API,并进一步扩展定制模型计划。
IT之家翻译新闻稿中关于微调 API 的相关改进内容如下
在每次训练 epoch(将训练数据集中的所有样本都过一遍(且仅过一遍)的训练过程)过程中,都自动生成一个完整的微调模型检查点,便于减少后续重新训练的需要,尤其是在过拟合(overfitting,指过于紧密或精确地匹配特定数据集,以至于无法良好地拟合其他数据或预测未来的观察结果的现象)的情况下。
用于比较模型质量和性能的全新并排游乐场用户界面,允许对多个模型的输出进行人工评估,或根据单个提示词微调 snapshots。
支持与第三方平台的集成(本周开始与 Weights and Biases 集成),让开发人员能够将详细的微调数据共享给堆栈的其他部分。
能够计算整个验证数据集(而不是抽样批次)的损失和准确性等指标,从而更好地了解模型质量。
从仪表板配置可用超参数的功能(而非仅通过应用程序接口或 SDK)
可以配置超参数、查看更详细的训练指标以及从以前的配置重新运行作业的功能。
OpenAI 为进一步扩展定制模型计划,还推出了辅助微调服务。开发者可以寻求 OpenAI 专业团队成员的帮助,针对特定领域训练和优化模型,附加 Hyperparameter 和各种参数高效微调 (PEFT) 方法。
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