OpenAI développe un programme, Custom Model, pour aider les entreprises clientes à développer des modèles génératifs d’IA sur mesure en utilisant sa technologie pour des cas d’utilisation, des domaines et des applications spécifiques.
Custom Model a été lancé l’année dernière lors de la conférence inaugurale des développeurs d’OpenAI, DevDay, offrant aux entreprises la possibilité de travailler avec un groupe de chercheurs dédiés d’OpenAI pour former et optimiser des modèles pour des domaines spécifiques. Depuis, des « dizaines » de clients se sont inscrits à Custom Model. Mais OpenAI affirme qu’en travaillant avec cette première vague d’utilisateurs, elle s’est rendu compte de la nécessité de développer le programme pour « maximiser les performances ».
D’où réglage fin assisté et des modèles formés sur mesure.
La mise au point assistée, nouvelle composante du programme de modèles personnalisés, tire parti de techniques au-delà de comme « des hyperparamètres supplémentaires et diverses méthodes d’ajustement efficace des paramètres à plus grande échelle », selon les termes d’OpenAI – pour permettre aux organisations de mettre en place des pipelines d’entraînement de données, des systèmes d’évaluation et d’autres infrastructures de soutien visant à renforcer les performances des modèles sur des tâches particulières.
Quant aux modèles formés sur mesure, il s’agit de modèles personnalisés construits avec OpenAI – en utilisant les modèles et les outils de base d’OpenAI (par exemple, GPT-4) – pour les clients qui « ont besoin d’affiner plus profondément leurs modèles » ou « d’imprégner de nouvelles connaissances spécifiques au domaine », selon OpenAI.
OpenAI donne l’exemple de SK Telecom, le géant coréen des télécommunications, qui a travaillé avec OpenAI pour affiner GPT-4 afin d’améliorer ses performances dans les « conversations liées aux télécommunications » en coréen. Un autre client, Harvey – qui construit des outils juridiques alimentés par l’IA avec le soutien de l’OpenAI Startup Fund, la branche d’OpenAI spécialisée dans l’IA – a fait équipe avec OpenAI pour créer un modèle personnalisé de jurisprudence qui intègre des centaines de millions de mots de textes juridiques et les commentaires d’avocats experts agréés.
« Nous pensons qu’à l’avenir, la grande majorité des organisations développeront des modèles personnalisés en fonction de leur secteur, de leur activité ou de leur cas d’utilisation », écrit OpenAI dans un billet de blog. « Avec une variété de techniques disponibles pour construire un modèle personnalisé, les organisations de toutes tailles peuvent développer des modèles personnalisés pour obtenir un impact plus significatif et plus spécifique de leurs implémentations d’IA. »
Crédits d’images : OpenAI
OpenAI est en plein essor, avec un chiffre d’affaires annuel de près de 2 milliards de dollars. Mais il y a certainement une pression interne pour maintenir le rythme, en particulier au moment où l’entreprise prépare un centre de données de 100 milliards de dollars co-développé avec Microsoft (si l’on en croit les rapports). Le coût de la formation et de l’utilisation de modèles d’IA génératifs phares n’est pas près de baisser, après tout, et le travail de conseil, comme la formation de modèles personnalisés, pourrait bien être la solution pour maintenir la croissance des revenus pendant qu’OpenAI prépare ses prochaines actions.
Des modèles affinés et personnalisés pourraient également réduire la pression sur l’infrastructure de service de modèles de l’OpenAI. Les modèles personnalisés sont dans de nombreux cas plus petits et plus performants que leurs homologues à usage général, et – alors que la demande d’IA générative atteint des sommets – ils représentent sans aucun doute une solution attrayante pour une OpenAI historiquement confrontée à des problèmes de capacité de calcul.
Parallèlement au programme Custom Model élargi et à la construction de modèles personnalisés, OpenAI a dévoilé aujourd’hui de nouvelles fonctionnalités d’affinage des modèles pour les développeurs travaillant avec GPT-3.5, notamment un nouveau tableau de bord pour comparer la qualité et les performances des modèles, la prise en charge des intégrations avec des plates-formes tierces (à commencer par la plate-forme de développement d’IA Weights & ; Biases) et des améliorations de l’outillage. En revanche, rien n’est dit sur la mise au point de GPT-4, qui a été lancé en accès anticipé lors du DevDay.