OpenAI允许开发者量身定制GPT-3，准确率可提升一倍以上

自然语言模型GPT-3现已允许开发者进行特别定制。
GPT-3是由OpenAI于去年5月推出的有着1750亿个参数的AI模型，该模型可以生成类似人类编写的文本和代码。其生成的文本质量之高，让人很难分辨它和真实人类创作之间的区别。

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（来源：OpenAI）
经定制后的GPT-3可以更好地服务于需要深入了解语言的各种应用，从而在任务和工作负载之间达成更高质量的内容输出。
通过定制GPT-3 ，开发者可以使用几乎任何现有数据集，或者根据用户反馈递增地添加数据。数据显示，使用定制后的GPT-3模型，有用户的程序输出正确内容的概率可以由83%提升到95% ，而有的用户通过每周给产品添加新的数据，减少了50%的错误输出。
【OpenAI允许开发者量身定制GPT-3，准确率可提升一倍以上】OpenAI进一步表示，微调GPT-3的好处，只需不到100个示例就可以体现出来，并且随着添加数据的增多，其性能也会不断提高。
微调GPT-3的方式也很简单快捷，只需要一行代码和一个文件，开发人员就能运行和训练基于特定数据集的自定义版本GPT-3模型，无需从头创建自己的AI系统，这为他们节省了大量的时间和金钱成本。
今年3月， OpenAI公布了一组数据， “现有成上千万名的开发者在300多个不同的应用程序中使用GPT-3 ，每天可以产生大约45亿个单词。 ”
OpenAI还举了几个例子，来说明定制版GPT-3功能的具体提升。
例如，客户可以使用经过微调的GPT-3分析来自银行对账单的数据，以帮助查找可能免税的费用。

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图|借助GPT-3管理税收（来源：OpenAI）
该客户根据他们产品在现实世界中的表现，每周用新数据微调GPT-3 ，重点关注模型低于某一特定性能阈值的示例。该客户声称，其每周使用大概500个新的训练示例来微调GPT-3 ，微调过程中可产生约1%的改善。这虽然听起来改善不多，但随着时间的推移，变化会越来越大。
下面一家公司使用定制版本的GPT-3提高了其产品报告的可靠性，并突出显示了客户的请求和问题，对客户反馈情况总结的准确率也从66%提高到90% 。

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图|借助GPT-3总结报告（来源：OpenAI）
SanaLabs是一个开发和应用AI学习的平台，可为每个人和企业量身定制内容，提供个性化的学习体验。
SanaLabs通过使用数据自定义GPT-3 ，给其平台的问题和内容生成带来了60%的改进，为学习者带来了更加个性化和有效的体验。

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图|借助GPT-3提供更加个性化的学习体验（来源：OpenAI）
下图展示的是一个AI研究助理。该工具可以使用学术论文中的内容直接回答人们提出的研究问题。经过使用定制的GPT-3后，其在三个重要维度上得到了提升：结果更易理解（提升24%）、更准确（提升17%）和整体更好（提升33%）。

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图|借助GPT-3解答问题（来源：OpenAI）
而在一个内部实验中， OpenAI对来自小学数学问题的8000个例子（数据集来自OpenAI的“GradeSchoolMathproblems”）微调了两种大小的GPT-3（下图中的Curie和Davinci）。
OpenAI声称，经过微调的模型在测试同一数据集的问题时，其准确度提高了一倍以上，能够正确回答类似这样的问题：卡拉需要在中午之前干洗80件衣服。如果她早上8点开始工作，每小时需要清洗多少件衣服?