Open AI 发力模型定制
OpenAI又有动作了，推出了一系列新功能和程序，让开发者在微调和创建定制模型时有更多的控制权和灵活性。
主要功能包括：
- 在每个训练周期中保存完整的微调模型检查点，这可以显著减少后续重训练的需要，尤其是在模型出现过拟合时尤为重要。
- 引入了一种全新的并排比较式Playground界面，它允许开发者在单个提示下，直观地比较和评估不同模型或微调状态的输出质量和性能。
- 支持与第三方平台（本周起首先与Weights and Biases合作）集成，使开发者能够将详细的微调数据与他们使用的其他技术栈共享。
- 每个训练周期结束时，将通过验证数据集（而非之前的样本批次）计算得到的性能指标，如token损失和准确率，从而更好地展示模型性能并提供关于模型泛化能力的反馈。
- 现在，开发者可以直接在Dashboard上配置可用的超参数，而不再局限于仅通过API或软件开发工具包（SDK）进行设置。
- 对微调Dashboard进行了多项改进，包括配置超参数的功能，查看更详细的训练度量，以及能够根据先前的配置重新运行任务。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun295755.html
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