AI generativa

OpenAI sceglie Scale AI per mettere a punto GPT-3.5

L’azienda guidata da Sam Altman ha nominato Scale AI “partner preferenziale”, il cui Data engine accelera lo sviluppo dei modelli generando suggerimenti e classificando i risultati

Pubblicato il 25 Ago 2023

Scale AI
AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti

OpenAI ha annunciato che offrirà agli utenti un nuovo supporto integrato per la messa a punto del suo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) GPT-3.5 Turbo, che consente alle aziende di fornire i propri dati per l’addestramento del modello e di eseguirlo su scala, e ha nominato Scale AI come “partner preferenziale” per questo compito.

“Il prompting, da solo, anche con i migliori LLM come GPT-3.5, non è sufficiente a personalizzare il modello per produrre i risultati più accurati ed efficienti. Come nel caso del software, un’incredibile quantità di valore deriva dalle ottimizzazioni a grana fine, e la messa a punto è fondamentale per questo”, ha dichiarato Alexandr Wang, fondatore e CEO di Scale AI, in un comunicato stampa.

Portare la potenza del fine-tuning a un numero maggiore di aziende

Scale AI ha dichiarato che la partnership “mette insieme il modello di base avanzato GPT-3.5 di OpenAI con l’esperienza di Scale nella messa a punto e il Data Engine leader del settore, per aiutare ogni azienda a creare modelli personalizzati all’avanguardia per le proprie esigenze aziendali specifiche”. Il Data Engine di Scale accelera lo sviluppo dei modelli generando suggerimenti e classificando i risultati del modello.

Scale ha dichiarato di eseguire già la messa a punto per molti modelli commerciali e open-source. “In qualità di partner preferenziale di OpenAI per il fine-tuning per GPT-3.5, siamo entusiasti di poter sfruttare le loro potenti API per aiutare un numero ancora maggiore di aziende a costruire i più potenti LLM personalizzati che aumentano l’efficienza e riducono i costi”, si legge nel comunicato stampa.

Brad Lightcap, COO di OpenAI, ha dichiarato che “Scale estende la nostra capacità di portare la potenza del fine-tuning a un numero maggiore di aziende, basandosi sulla loro esperienza di AI aziendale per aiutare le imprese ad applicare meglio i modelli OpenAI per le loro esigenze specifiche.”

GPT-3.5 fine-tuning supera il modello GPT-3.5 turbo stock nel 66% dei casi

Scale AI, un’azienda unicorno che ha raggiunto la notorietà come servizio di etichettatura dei dati e ha ottenuto una valutazione di 7 miliardi di dollari nell’aprile 2021, ha avuto un anno altalenante: a gennaio ha licenziato il 20% del suo staff di 700 persone, ma a maggio si è ripresa con il lancio di una piattaforma di AI generativa full-stack.

Ora l’azienda sta pubblicizzando un caso di perfezionamento con la società fintech Brex, che ha utilizzato gli LLM per generare note spese di alta qualità che aiutano a ridurre il peso dei requisiti di conformità per i dipendenti.

Secondo il comunicato stampa di Scale, il team di Brex aveva precedentemente utilizzato GPT-4 per la generazione di memo, ma voleva esplorare la possibilità di migliorare i costi e la latenza, mantenendo al tempo stesso la

“Utilizzando l’API di fine-tuning GPT-3.5 sui dati Brex annotati con il Data Engine di Scale, abbiamo visto che il modello GPT-3.5 fine-tuning ha superato il modello GPT-3.5 turbo stock nel 66% dei casi”, si legge nel comunicato stampa.

Henrique Dubugras, CEO di Brex, ha dichiarato che “la nostra collaborazione con OpenAI e Scale AI ci pone all’avanguardia, impiegando tecniche all’avanguardia per migliorare la compliance dei dipendenti e aiutare i team finanziari a chiudere i conti più velocemente. In particolare, la messa a punto di GPT-3.5 ci ha permesso di cambiare le carte in tavola, consentendoci di offrire esperienze AI di alta qualità, paragonabili a GPT-4, con costi e latenze molto più bassi. Questo ci permette di sbloccare una serie di nuove funzionalità che prima non erano realizzabili”.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Articoli correlati