【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる [AWS の Embeddings を追加] - Qiita
OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる [AWS の Embeddings を追加]Python自然言語処理OpenAIbertembedding TL;DR OpenAI の Embeddings を JSTS で評価したところ、 BERT を JSTS でファインチューニングした場合には劣るものの、分散表現を得る手法としては十分な性能を持っていることが分かった。 Amazon Titan Embeddings が 2023 年 9 月 29 日に GA (一般提供) になったので追加調査したが、 JSTS スコアは OpenAI がまさった。 Cohere Embed Multilingual が Amazon Bedrock にて 2023 年 11 月 13 日に利用可能になったので追加調査したが、 JSTS スコアにおいて OpenAI
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