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Título: A Nova Atualização do ChatGPT: Oportunidades para o Serviço Público
Nos últimos dias, o lançamento da grande atualização do ChatGPT, incluindo o aprimoramento do modelo GPT-3.5, trouxe à tona discussões relevantes sobre como essa tecnologia pode ser aplicada no serviço público. Como servidor público há mais de 16 anos, percebo que inovações tecnológicas como essa apresentam um potencial significativo para otimizar processos e melhorar a comunicação com a sociedade.
A atualização não apenas promete um desempenho superior em geração de textos, mas também pode ser uma ferramenta valiosa para a administração pública. Imagine a possibilidade de utilizar um modelo de linguagem afinado para responder a perguntas frequentes da população, facilitando o acesso à informação e aumentando a transparência nas ações governamentais. Isso poderia reduzir a burocracia e acelerar a resolução de demandas.
Além disso, o treinamento de modelos como o GPT-3.5 pode auxiliar na criação de conteúdos educativos e informativos, permitindo que servidores públicos gerem materiais que expliquem de forma clara e eficaz políticas públicas e serviços disponíveis. É vital que os profissionais do setor se mantenham atualizados sobre essas ferramentas e explorem suas funcionalidades, sempre com um olhar crítico e inovador.
Entretanto, é essencial refletir sobre a implementação dessas tecnologias. A interação humano-máquina deve ser feita com cuidado, garantindo que o toque humano continue presente nas relações públicas. A adoção de soluções como o ChatGPT deve ser vista como uma oportunidade de evolução, e não como uma substituição do papel essencial dos servidores públicos na construção de uma sociedade mais justa e participativa.
Ao considerarmos o potencial do ChatGPT em nosso dia a dia, somos desafiados a pensar em como podemos integrar essa ferramenta às nossas práticas, buscando não apenas melhorias internas, mas também um impacto positivo na vida da população que servimos. A verdadeira transformação começa com a disposição de inovar e aprender continuamente.
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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
#HUGE #ChatGPT #Update #Finetune #GPT #Model
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7:16
Could you make a tutorial showing how to do this?
I've been searching for two days and several hours now and can't find anything.
Step 1 prepare date:
I don't understand. I don't just want to train a prompt. I would like to train my own datasets.
Example: A PDF in which the appearance of thousands of animals is described and perhaps another PDF in which there is a sample solution on how Chat GPT should answer.
When I ask ChatGPT “what does a monkey look like,” he breaks it down for me the way I would like it and show it in the 2. PDF before.
Chat GPT answered like "1. Dog, belongs to breed xy. 2. Has two eyes, four legs 3. …".
I don't understand step 2 either.
What does the code have to look like to upload the files and how?
Just open CMD and then it will be uploaded or do I need a server or Google Colab?
OpenAI and most tutorials on the Internet assume that you use Linux and have no problems with it.
But most people use Windows, I mostly use programs with an .exe.
I would be happy about a tutorial, there is nothing useful because it is always assumed that the readers know how to do it.
perfect
Awesome video
Just curious. Does openai keep the fine tuned model just for you? If it keeps a common version, do you lose some of your fine tune effort?
"A quick look at OpenAI's pricing page shows that it costs users $0.012 and $0.016 per 1,000 tokens to process inputs and generate outputs for a fine-tuned GPT-3.5 Turbo model, respectively, which is cheaper than the base $0.03 and $0.06 per 1,000 tokens for the same input and outputs for GPT-4. Bear in mind, fine-tuning GPT-3.5 Turbo will result in additional training costs of an estimated $0.008 per 1,000 tokens."
This is pretty exciting IMHO! I know peeps are worried about cost, but tech is deflationary so costs should be going down especially with all the open source competition….and with all these smaller open source models doing so well being trained with these unique data sets such as the evol instruct, or gorilla api datasets and the like, how much better would gpt3.5 be with these datasets? I for one hope to find out! Great video
[Must Watch]:
How to Fine-Tune and Train LLMs With Your Own Datahttps://youtu.be/pRq2Fx4kYQI?si=Pq4jd1ROrvkVQuFe
How to Install TextGen WebUI – https://youtu.be/efoJ9GUOymY?si=rJdxkHyGLQHELJOT
GodMode: AI Chat Browser – Chat With Multiple LLMs – https://youtu.be/uN81iT2ieiY?si=F0zhkLyK6fU0Mi-9