إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي الشخصي: الضبط الدقيق لـ o4-mini

تخصيص الذكاء الاصطناعي ليناسب الحمض النووي لمؤسستك

بشكل أساسي، يمنح هذا التقدم للمطورين القدرة على أخذ النموذج الذي يمكن الوصول إليه بشكل عام وتشكيله ليتماشى بدقة مع متطلباتهم المحددة، والاستفادة من لوحة معلومات النظام الأساسي البديهية لـ OpenAI. تمكن هذه العملية من إنشاء حل للذكاء الاصطناعي مدمج بعمق مع النظام البيئي الحالي للمؤسسة، مما يعزز الكفاءة والأهمية.

نشر وتكامل سلس

بمجرد اكتمال عملية الضبط الدقيق، يمكن نشر النموذج المخصص بسلاسة من خلال واجهة برمجة تطبيقات (API) الخاصة بـ OpenAI، وهي مكون أساسي في نظامها الأساسي للمطورين. يسمح هذا النشر بالتكامل المباشر مع الشبكة الداخلية للشركة، وربط نموذج الذكاء الاصطناعي بمحطات عمل الموظفين وقواعد البيانات الشاملة ومجموعة واسعة من التطبيقات.

تمكين الموظفين بالذكاء الاصطناعي المخصص

تخيل سيناريو حيث يمكن للموظفين التفاعل مع روبوت محادثة داخلي مخصص أو OpenAI GPT مخصص، والوصول إلى معرفة الشركة الخاصة والملكية بسهولة. تتيح هذه الإمكانية، المدفوعة بنسخة RFT من النموذج، الاسترجاع السريع للمعلومات حول منتجات وسياسات الشركة، بالإضافة إلى إنشاء اتصالات وضمانات جديدة تعكس تمامًا صوت العلامة التجارية للشركة.

كلمة تحذير: معالجة المخاطر المحتملة

من الضروري الاعتراف بأن الأبحاث أشارت إلى وجود ثغرة أمنية محتملة في النماذج المضبوطة بدقة، مما يجعلها أكثر عرضة لعمليات كسر الحماية والهلوسة. لذلك، من الضروري المضي قدمًا بحذر وتنفيذ ضمانات قوية للتخفيف من هذه المخاطر.

توسيع آفاق تحسين النموذج

يمثل هذا الإطلاق توسعًا كبيرًا في مجموعة أدوات تحسين نموذج OpenAI، متجاوزًا قيود الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT). يقدم RFT نهجًا أكثر تنوعًا ودقة للتعامل مع المهام المعقدة الخاصة بالمجال، مما يوفر للمؤسسات تحكمًا لا مثيل له في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

الضبط الدقيق الخاضع للإشراف لـ GPT-4.1 Nano

بالإضافة إلى إعلان RFT، كشفت OpenAI أيضًا عن أن الضبط الدقيق الخاضع للإشراف مدعوم الآن لنموذج GPT-4.1 nano الخاص بها. يقدم هذا النموذج، المشهور بقدرته على تحمل التكاليف وسرعته، خيارًا مقنعًا للمؤسسات التي تبحث عن حلول ذكاء اصطناعي فعالة من حيث التكلفة.

الكشف عن قوة الضبط الدقيق للتعزيز

يسهل RFT إنشاء إصدار متخصص من نموذج الاستدلال o4-mini الخاص بـ OpenAI، والتكيف تلقائيًا مع الأهداف المحددة للمستخدم أو مؤسسته/مؤسسته. يتم تحقيق ذلك من خلال تنفيذ حلقة ملاحظات أثناء عملية التدريب، وهي قدرة متاحة الآن بسهولة للمطورين في المؤسسات الكبيرة والمطورين المستقلين على حد سواء، كل ذلك من خلال نظام OpenAI الأساسي السهل الاستخدام للمطورين عبر الإنترنت.

تحول نموذجي في تدريب النموذج

بخلاف التعلم الخاضع للإشراف التقليدي، الذي يعتمد على التدريب بمجموعة ثابتة من الأسئلة والإجابات، يستخدم RFT نموذج تقييم لتقييم إجابات المرشحين المتعددة لكل مطالبة. ثم تقوم خوارزمية التدريب بذكاء بتعديل أوزان النموذج ل favor المخرجات عالية الدرجات، مما يؤدي إلى نموذج أكثر دقة ودقة.

مواءمة الذكاء الاصطناعي مع الأهداف الدقيقة

يمكّن هذا الهيكل المبتكر العملاء من مواءمة النماذج مع مجموعة متنوعة من الأهداف الدقيقة، بما في ذلك اعتماد "نمط المنزل" المحدد للاتصال والمصطلحات، والالتزام بقواعد السلامة الصارمة، والحفاظ على الدقة الواقعية، والامتثال للسياسات الداخلية.

تنفيذ الضبط الدقيق للتعزيز: دليل خطوة بخطوة

لتنفيذ RFT بشكل فعال، يحتاج المستخدمون إلى اتباع نهج منظم:

1. تحديد دالة التقييم: يتضمن ذلك إنشاء طريقة واضحة وموضوعية لتقييم استجابات النموذج. يمكن للمستخدمين إما إنشاء دالة التقييم الخاصة بهم أو استخدام أدوات التقييم المستندة إلى نموذج OpenAI.
2. تحميل مجموعة البيانات: تعتبر مجموعة بيانات شاملة تحتوي على مطالبات وتقسيمات التحقق ضرورية لتدريب النموذج. يجب أن تعكس مجموعة البيانات هذه بدقة المهام والأهداف المحددة للمؤسسة.
3. تكوين مهمة تدريب: يمكن تكوين مهمة التدريب من خلال API أو لوحة معلومات الضبط الدقيق، مما يوفر للمستخدمين المرونة والتحكم في العملية.
4. مراقبة التقدم وتكراره: تعتبر المراقبة المستمرة لتقدم التدريب أمرًا بالغ الأهمية لتحديد مجالات التحسين. يمكن للمستخدمين مراجعة نقاط التفتيش وتكرار البيانات أو منطق التقييم لتحسين أداء النموذج.

النماذج المدعومة والتوافر

حاليًا، يدعم RFT حصريًا نماذج الاستدلال من سلسلة o، مع التركيز الأساسي على نموذج o4-mini. يضمن ذلك قدرة المستخدمين على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ RFT لتطبيقاتهم المحددة.

تطبيقات واقعية: حالات الاستخدام المبكر للمؤسسات

تعرض منصة OpenAI مجموعة متنوعة من المتبنين الأوائل الذين قاموا بتنفيذ RFT بنجاح عبر صناعات متنوعة:

• Accordance AI: حققت تحسنًا ملحوظًا بنسبة 39٪ في دقة مهام تحليل الضرائب المعقدة، متجاوزة جميع النماذج الرائدة في معايير الاستدلال الضريبي.
• Ambience Healthcare: تحسين أداء النموذج بمقدار 12 نقطة مقارنة بخطوط الأساس للأطباء في مجموعة بيانات اللوحة الذهبية لتعيين الرمز الطبي ICD-10.
• Harvey: تحسين درجات F1 لاستخراج الاقتباس بنسبة 20٪ لتحليل المستندات القانونية، ومطابقة GPT-4o في الدقة مع تحقيق استدلال أسرع.
• Runloop: تحقيق تحسن بنسبة 12٪ في إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية لـ Stripe API باستخدام أدوات التقييم المدركة لبناء الجملة ومنطق التحقق من AST.
• Milo: زيادة الصحة في مواقف الجدولة عالية التعقيد بمقدار 25 نقطة.
• SafetyKit: زيادة نموذج F1 من 86٪ إلى 90٪ في الإنتاج لفرض سياسات معتدلة للمحتوى الدقيقة.
• ChipStack وThomson Reuters وشركاء آخرون: أظهروا مكاسب كبيرة في الأداء في إنشاء البيانات المنظمة ومهام المقارنة القانونية وسير عمل التحقق.

تشترك هذه التطبيقات الناجحة في خصائص مشتركة، بما في ذلك تعريفات المهام المحددة بوضوح، وتنسيقات الإخراج المنظمة، ومعايير التقييم الموثوقة. هذه العناصر ضرورية للضبط الدقيق الفعال للتعزيز وتحقيق أفضل النتائج.

إمكانية الوصول والحوافز

RFT متاح حاليًا للمؤسسات التي تم التحقق منها، مما يضمن نشر التكنولوجيا بمسؤولية وفعالية. لتشجيع التعاون والتحسين المستمر، تقدم OpenAI خصمًا بنسبة 50٪ للفرق التي تشارك مجموعات بيانات التدريب الخاصة بها مع OpenAI.

هيكل التسعير والفوترة: الشفافية والتحكم

بخلاف الضبط الدقيق الخاضع للإشراف أو التفضيل، والذي يتم تحصيله لكل رمز، يستخدم RFT نموذج فوترة يعتمد على الوقت، ويتم تحصيله بناءً على مدة التدريب النشط.

• وقت التدريب الأساسي: 100 دولار لكل ساعة من وقت التدريب الأساسي (وقت الساعة الحائطية أثناء عمليات طرح النموذج والتصنيف والتحديثات والتحقق).
• الفوترة النسبية: يتم تقسيم الوقت تناسبيًا بالثانية، ويتم تقريبه إلى منزلتين عشريتين، مما يضمن فوترة دقيقة وعادلة.
• رسوم تعديل النموذج: يتم تطبيق الرسوم فقط على العمل الذي يعدل النموذج مباشرةً. لا تتم محاسبة قوائم الانتظار وفحوصات السلامة ومراحل الإعداد الخاملة.
• تكاليف التقييم: إذا تم استخدام نماذج OpenAI كأدوات تقييم (مثل GPT-4.1)، فسيتم تحصيل رسوم الرموز المميزة للاستدلال المستهلكة أثناء التقييم بشكل منفصل بأسعار API القياسية لـ OpenAI. بدلاً من ذلك، يمكن للمستخدمين الاستفادة من النماذج الخارجية، بما في ذلك خيارات مفتوحة المصدر، كأدوات تقييم.

مثال على تفصيل التكلفة

يمكّن نموذج التسعير الشفاف هذا المستخدمين من التحكم في التكاليف وتحسين استراتيجيات التدريب الخاصة بهم. توصي OpenAI بالاستراتيجيات التالية لإدارة التكلفة:

• استخدام أدوات تقييم خفيفة الوزن: استخدم أدوات تقييم فعالة كلما أمكن ذلك لتقليل التكاليف الحسابية.
• تحسين تردد التحقق: تجنب التحقق المفرط إلا إذا لزم الأمر، لأنه يمكن أن يؤثر بشكل كبير على وقت التدريب.
• البدء صغيرًا: ابدأ بمجموعات بيانات أصغر أو عمليات تشغيل أقصر لمعايرة التوقعات وتحسين معلمات التدريب.
• المراقبة والإيقاف المؤقت: راقب باستمرار تقدم التدريب باستخدام أدوات API أو لوحة المعلومات وأوقف مؤقتًا حسب الحاجة لتجنب التكاليف غير الضرورية.

تضمن طريقة الفوترة الخاصة بـ OpenAI، والمعروفة باسم "التقدم الأمامي الذي تم التقاطه"، أن المستخدمين يتم محاسبتهم فقط مقابل خطوات تدريب النموذج التي تم إكمالها بنجاح والاحتفاظ بها.

هل RFT هو الاستثمار المناسب لمؤسستك؟

يقدم الضبط الدقيق للتعزيز نهجًا أكثر تعبيرًا وقابلية للتحكم لتكييف نماذج اللغة مع حالات الاستخدام الواقعية. بفضل دعمه للمخرجات المنظمة وأدوات التقييم القائمة على التعليمات البرمجية والنموذج والتحكم الشامل في API، يفتح RFT مستوى جديدًا من التخصيص في نشر النموذج.

بالنسبة للمؤسسات التي تسعى إلى مواءمة النماذج مع الأهداف التشغيلية أو الامتثال، يوفر RFT حلاً مقنعًا يلغي الحاجة إلى بناء البنية التحتية للتعلم بالتقوية من البداية. من خلال تصميم المهام بعناية وتنفيذ طرق تقييم قوية، يمكن للمؤسسات الاستفادة من قوة RFT لإنشاء حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتها وأهدافها الفريدة.