Персонализиран AI: Фина настройка с RFT

В пробивна стъпка, OpenAI отвори вратите за разработчици на софтуерни продукти от трети страни да използват силата на reinforcement fine-tuning (RFT) за своя иновативен модел за езикови разсъждения o4-mini. Тази трансформираща възможност дава възможност на организациите да създават персонализирани, частни версии на модела, прецизно съобразени с техните уникални оперативни пейзажи, вътрешни речници, стратегически цели, динамика на работната сила и процедурни рамки.

Приспособяване на AI към ДНК-то на Вашето предприятие

По същество, този напредък предоставя на разработчиците способността да вземат общодостъпния модел и да го оформят, така че да се приведе в прецизно съответствие с техните специфични изисквания, като се възползват от интуитивното табло за управление на платформата на OpenAI. Този процес дава възможност за създаването на AI решение, което е дълбоко интегрирано със съществуващата екосистема на организацията, насърчавайки ефективността и уместността.

Безпроблемно Разгръщане и Интеграция

След като процесът на фина настройка приключи, персонализираният модел може да бъде безпроблемно разгърнат чрез application programming interface (API) на OpenAI, неразделна част от нейната платформа за разработчици. Това разгръщане позволява директна интеграция с вътрешната мрежа на компанията, свързвайки AI модела към работните станции на служителите, изчерпателни бази данни и широк набор от приложения.

Овластяване на Служителите с Персонализиран AI

Представете си сценарий, в който служителите могат да взаимодействат с потребителски вътрешен чатбот или с персонализиран OpenAI GPT, като имат достъп до частни, патентовани фирмени знания с лекота. Тази възможност, задвижвана от RFT версията на модела, позволява бързо извличане на информация за фирмени продукти и политики, както и генериране на нови комуникации и обезпечения, които перфектно отразяват гласа на марката на компанията.

Предупреждение: Разрешаване на Потенциални Рискове

Наложително е да се признае, че изследванията са показали потенциална уязвимост във фино настроените модели, което ги прави потенциално по-податливи на пробиви и халюцинации. Ето защо е изключително важно да се процедира с повишено внимание и да се прилагат стабилни предпазни мерки за смекчаване на тези рискове.

Разширяване на Хоризонта на Оптимизация на Модела

Това стартиране бележи значително разширяване на инструментариума за оптимизация на модела на OpenAI, движейки се отвъд ограниченията на supervised fine-tuning (SFT). RFT въвежда по-гъвкав и нюансиран подход за обработка на сложни, специфични за домейна задачи, предоставяйки на организациите несравним контрол върху техните AI разгръщания.

Supervised Fine-Tuning за GPT-4.1 Nano

В допълнение към съобщението за RFT, OpenAI също разкри, че supervised fine-tuning вече се поддържа за нейния GPT-4.1 nano модел. Този модел, известен със своята достъпност и скорост, предлага завладяваща възможност за организации, търсещи рентабилни AI решения.

Разкриване на Силата на Reinforcement Fine-Tuning

RFT улеснява създаването на специализирана версия на модела за разсъждения o4-mini на OpenAI, като автоматично се адаптира към специфичните цели на потребителя или неговото предприятие/организация. Това се постига чрез прилагането на обратна връзка по време на процеса на обучение, възможност, която вече е лесно достъпна за разработчици в големи предприятия и независими разработчици, всички чрез удобната за потребителя онлайн платформа за разработчици на OpenAI.

Промяна на Парадигмата в Обучението на Модела

За разлика от традиционното supervised learning, което разчита на обучение с фиксиран набор от въпроси и отговори, RFT използва модел за оценяване, за да оцени множество кандидат отговори за всяка подкана. След това алгоритъмът за обучение интелигентно коригира теглата на модела, за да благоприятства високо оценяващите изходи, което води до по-усъвършенстван и точен модел.

Съгласуване на AI с Нюансирани Цели

Тази иновативна структура дава възможност на клиентите да приведат моделите в съответствие с разнообразна гама от нюансирани цели, включително приемането на специфичен “фирмен стил” на комуникация и терминология, придържане към строги правила за безопасност, поддържане на фактическа точност и спазване на вътрешни политики.

Прилагане на Reinforcement Fine-Tuning: Ръководство Стъпка по Стъпка

За да приложат ефективно RFT, потребителите трябва да следват структуриран подход:

1. Дефиниране на Функция за Оценяване: Това включва установяване на ясен и обективен метод за оценка на отговорите на модела. Потребителите могат или да създадат своя собствена функция за оценяване, или да използват базираните на модели оценители на OpenAI.
2. Качване на Набор от Данни: Изчерпателен набор от данни, съдържащ подкани и разделения за валидиране, е от съществено значение за обучението на модела. Този набор от данни трябва точно да отразява специфичните задачи и цели на организацията.
3. Конфигуриране на Задача за Обучение: Задачата за обучение може да бъде конфигурирана чрез API или таблото за управление за фина настройка, предоставяйки на потребителите гъвкавост и контрол върху процеса.
4. Наблюдение на Напредъка и Повтаряне: Непрекъснатото наблюдение на напредъка на обучението е от решаващо значение за идентифициране на области за подобрение. Потребителите могат да преглеждат контролни точки и да повтарят данните или логиката за оценяване, за да оптимизират работата на модела.

Поддържани Модели и Наличност

Понастоящем RFT изключително поддържа модели за разсъждения от серията o, като моделът o4-mini е основният фокус. Това гарантира, че потребителите могат да се възползват от пълния потенциал на RFT за своите специфични приложения.

Приложения от Реалния Свят: Ранни Случаи на Употреба в Предприятия

Платформата на OpenAI показва разнообразие от ранни потребители, които успешно са внедрили RFT в различни индустрии:

• Accordance AI: Постигна забележително 39% подобрение в точността за сложни задачи за данъчен анализ, надминавайки всички водещи модели на бенчмаркове за данъчни разсъждения.
• Ambience Healthcare: Подобри работата на модела с 12 точки над базовите линии на лекарите върху набор от данни със златни панели за присвояване на медицински код ICD-10.
• Harvey: Подобри F1 резултатите за извличане на цитати с 20% за анализ на правни документи, съответствайки на GPT-4o по точност, като същевременно постига по-бързо заключение.
• Runloop: Постигна 12% подобрение при генериране накодови фрагменти Stripe API, използвайки синтактично-осъзнати оценители и логика за валидиране на AST.
• Milo: Подобри правилността във високо комплексни ситуации на планиране с 25 точки.
• SafetyKit: Увеличи F1 на модела от 86% на 90% в производството за прилагане на нюансирани политики за модериране на съдържанието.
• ChipStack, Thomson Reuters и други партньори: Демонстрираха значителни печалби в производителността при генериране на структурирани данни, задачи за правно сравнение и работни потоци за проверка.

Тези успешни внедрявания споделят общи характеристики, включително ясно дефинирани дефиниции на задачи, структурирани формати на изхода и надеждни критерии за оценка. Тези елементи са от решаващо значение за ефективното reinforcement fine-tuning и постигането на оптимални резултати.

Достъпност и Стимули

RFT в момента е достъпна за проверени организации, гарантирайки, че технологията е внедрена отговорно и ефективно. За да насърчи сътрудничеството и непрекъснатото усъвършенстване, OpenAI предлага 50% отстъпка на екипи, които споделят своите набори от данни за обучение с OpenAI.

Структура на Цените и Фактурирането: Прозрачност и Контрол

За разлика от supervised или preference fine-tuning, които се таксуват на токен, RFT използва базиран на времето модел на таксуване, като се таксува въз основа на продължителността на активното обучение.

• Основно Време за Обучение: 100 долара на час основно време за обучение (време на стената по време на внедрявания на модела, оценяване, актуализации и валидиране).
• Пропорционално Фактуриране: Времето се изчислява пропорционално на секунда, закръглено до два знака след десетичната запетая, осигурявайки точно и справедливо фактуриране.
• Такси за Модификация на Модела: Таксите се прилагат само за работа, която директно модифицира модела. Опашките, проверките за безопасност и фазите на неактивна настройка не се таксуват.
• Разходи за Оценяване: Ако моделите на OpenAI се използват като оценители (напр. GPT-4.1), токените за заключение, консумирани по време на оценяването, се таксуват отделно по стандартните API тарифи на OpenAI. Като алтернатива, потребителите могат да използват външни модели, включително опции с отворен код, като оценители.

Пример за Разбивка на Разходите

Този прозрачен модел на ценообразуване дава възможност на потребителите да контролират разходите и да оптимизират своите стратегии за обучение. OpenAI препоръчва следните стратегии за управление на разходите:

• Използвайте Леки Оценители: Използвайте ефективни оценители, когато е възможно, за да сведете до минимум изчислителните разходи.
• Оптимизирайте Честотата на Валидиране: Избягвайте прекомерното валидиране, освен ако не е необходимо, тъй като това може значително да повлияе на времето за обучение.
• Започнете Намалко: Започнете с по-малки набори от данни или по-кратки изпълнения, за да калибрирате очакванията и да усъвършенствате параметрите на обучение.
• Наблюдавайте и Поставяйте на Пауза: Непрекъснато наблюдавайте напредъка на обучението, като използвате API или инструменти на таблото за управление, и поставяйте на пауза според нуждите, за да избегнете ненужни разходи.

Методът на фактуриране на OpenAI, известен като “записан напредък”, гарантира, че потребителите се таксуват само за успешно завършени и запазени стъпки за обучение на модела.

Дали RFT е Правилната Инвестиция за Вашата Организация?

Reinforcement fine-tuning предлага по-изразителен и контролируем подход за адаптиране на езиковите модели към реални случаи на употреба. Със своята поддръжка за структурирани изходи, базирани на код и модели оценители и цялостен API контрол, RFT отключва ново ниво на персонализиране при внедряването на модели.

За организации, които се стремят да приведат моделите в съответствие с оперативни цели или цели за съответствие, RFT предоставя завладяващо решение, което елиминира необходимостта от изграждане на инфраструктура за обучение с подсилване от нулата. Чрез внимателно проектиране на задачи и прилагане на стабилни методи за оценка, организациите могат да използват силата на RFT, за да създадат AI решения, които са прецизно съобразени с техните уникални нужди и цели.