It is not the translating, but the high token use in encoding unicode arabic.
English, 214 tokens:
Common use cases
Some common use cases where fine-tuning can improve results:
Setting the style, tone, format, or other qualitative aspects
Improving reliability at producing a desired output
Correcting failures to follow complex prompts
Handling many edge cases in specific ways
Performing a new skill or task that’s hard to articulate in a prompt
One high-level way to think about these cases is when it’s easier to “show, not tell”. In the sections to come, we will explore how to set up data for fine-tuning and various examples where fine-tuning improves the performance over the baseline model.
Another scenario where fine-tuning is effective is in reducing costs and / or latency, by replacing GPT-4 or by utilizing shorter prompts, without sacrificing quality. If you can achieve good results with GPT-4, you can often reach similar quality with a fine-tuned gpt-3.5-turbo model by fine-tuning on the GPT-4 completions, possibly with a shortened instruction prompt.
Arabic - 610 tokens
استخدامات شائعة
بعض الاستخدامات الشائعة حيث يمكن تحسين النتائج من خلال التكييف الدقيق:
تعيين الأسلوب أو اللهجة أو التنسيق أو جوانب أخرى ذات جودة
زيادة الموثوقية في إنتاج النتيجة المرغوبة
تصحيح الأخطاء في اتباع الإرشادات المعقدة
معالجة العديد من الحالات الحدودية بطرق محددة
أداء مهارة أو مهمة جديدة تصعب توصيلها بوضوح في الإرشاد
طريقة عالية المستوى للتفكير في هذه الحالات هي عندما يكون من الأسهل “إظهار، لا تخبر”. في الأقسام القادمة، سنتناول كيفية إعداد البيانات للتكييف الدقيق وأمثلة متنوعة حيث يحسن التكييف الأداء مقارنة بالنموذج الأساسي.
سيناريو آخر حيث يكون التكييف الدقيق فعّالًا هو تقليل التكاليف و/أو التأخير عن طريق استبدال GPT-4 أو باستخدام إرشادات أقصر، دون التضحية بالجودة. إذا كنت قادرًا على تحقيق نتائج جيدة مع GPT-4، فيمكنك في كثير من الأحيان الوصول إلى جودة مماثلة مع نموذج gpt-3.5-turbo المكيف بشكل دقيق من خلال تكييفه على استكمالات GPT-4، ربما باستخدام إرشاد توجيهي مختصر.
(forum doesn’t support shifting RTL…)
Obviously, Arabic is the end product required, and generating 3x the token count will take three times as long.
A large prompt input in tokens will also slightly reduce the generation speed. Using English prompting may be more efficient, but mixed use may reduce the fluency and you must create more output specifications.
Also, if the text above seems to have incorrect usage, that is because it was generated in ChatGPT, which has no ability to lower temperature. You should lower the API temperature setting for generating less commonly used world languages, as the AI won’t be as “sure” which token to output (perplexity). Start with 0.2.