Personalisierte KI mit RFT von OpenAI

KI an die DNA Ihres Unternehmens anpassen

OpenAI hat die Möglichkeit eröffnet, das innovative Sprachmodell o4-mini durch Reinforcement Fine-Tuning (RFT) von Drittanbietern anpassen zu lassen. Dies ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte, private Versionen des Modells zu erstellen, die präzise auf ihre betrieblichen Umgebungen, internen Lexika, strategischen Ziele, Personaldynamik und Verfahrensrahmen zugeschnitten sind.

Diese Weiterentwicklung ermöglicht es Entwicklern, das allgemein zugängliche Modell an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen und dabei das intuitive Plattform-Dashboard von OpenAI zu nutzen. So entsteht eine KI-Lösung, die tief in das bestehende Ökosystem des Unternehmens integriert ist und Effizienz und Relevanz fördert.

Nahtlose Bereitstellung und Integration

Nach Abschluss des Fine-Tuning-Prozesses kann das angepasste Modell nahtlos über die Application Programming Interface (API) von OpenAI bereitgestellt werden, einem integralen Bestandteil der Entwicklerplattform. Diese Bereitstellung ermöglicht die direkte Integration in das interne Netzwerk des Unternehmens, wodurch das KI-Modell mit Mitarbeiter-Workstations, umfassenden Datenbanken und einer Vielzahl von Anwendungen verbunden wird.

Mitarbeiter mit benutzerdefinierter KI stärken

Stellen Sie sich vor, Mitarbeiter können mit einem benutzerdefinierten internen Chatbot oder einem maßgeschneiderten OpenAI GPT interagieren und dabei einfach auf privates, firmeneigenes Wissen zugreifen. Diese Funktion, die durch die RFT-Version des Modells ermöglicht wird, ermöglicht den schnellen Abruf von Informationen zu Unternehmensprodukten und -richtlinien sowie die Erstellung neuer Kommunikationen und Begleitmaterialien, die die Markenstimme des Unternehmens perfekt widerspiegeln.

Ein Wort der Warnung: Umgang mit potenziellen Risiken

Es ist wichtig zu beachten, dass Forschungsergebnisse auf eine potenzielle Schwachstelle in feinabgestimmten Modellen hingewiesen haben, die sie anfälliger für Jailbreaks und Halluzinationen machen kann. Daher ist es wichtig, vorsichtig vorzugehen und robuste Schutzmaßnahmen zu implementieren, um diese Risiken zu mindern.

Erweiterung des Horizonts der Modelloptimierung

Diese Einführung markiert eine bedeutende Erweiterung des Modelloptimierungs-Toolkits von OpenAI und geht über die Einschränkungen des Supervised Fine-Tuning (SFT) hinaus. RFT führt einen vielseitigeren und differenzierteren Ansatz für die Handhabung komplexer, domänenspezifischer Aufgaben ein und bietet Unternehmen eine beispiellose Kontrolle über ihre KI-Bereitstellungen.

Supervised Fine-Tuning für GPT-4.1 Nano

Zusätzlich zur RFT-Ankündigung hat OpenAI auch bekannt gegeben, dass Supervised Fine-Tuning jetzt für sein GPT-4.1 Nano-Modell unterstützt wird. Dieses Modell, das für seine Erschwinglichkeit und Geschwindigkeit bekannt ist, bietet Unternehmen, die kostengünstige KI-Lösungen suchen, eine überzeugende Option.

Die Kraft des Reinforcement Fine-Tuning enthüllen

RFT ermöglicht die Erstellung einer spezialisierten Version des o4-mini-Reasoning-Modells von OpenAI, die sich automatisch an die spezifischen Ziele des Benutzers oder seines Unternehmens/seiner Organisation anpasst. Dies wird durch die Implementierung einer Feedbackschleife während des Trainingsprozesses erreicht, einer Funktion, die jetzt sowohl großen Unternehmen als auch unabhängigen Entwicklern über die benutzerfreundliche Online-Entwicklerplattform von OpenAI zur Verfügung steht.

Ein Paradigmenwechsel im Modelltraining

Im Gegensatz zum herkömmlichen überwachten Lernen, das auf dem Training mit einem festen Satz von Fragen und Antworten basiert, verwendet RFT ein Grader-Modell, um mehrere Antwortkandidaten für jede Eingabeaufforderung zu bewerten. Der Trainingsalgorithmus passt dann auf intelligente Weise die Gewichte des Modells an, um Ausgaben mit hohen Punktzahlen zu bevorzugen, was zu einem verfeinerten und genaueren Modell führt.

KI an differenzierte Ziele anpassen

Diese innovative Struktur ermöglicht es Kunden, Modelle an eine Vielzahl differenzierter Ziele anzupassen, darunter die Einführung eines bestimmten "Hausstils" der Kommunikation und Terminologie, die Einhaltung strenger Sicherheitsregeln, die Aufrechterhaltung der Faktenrichtigkeit und die Einhaltung interner Richtlinien.

Implementierung von Reinforcement Fine-Tuning: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Um RFT effektiv zu implementieren, müssen Benutzer einen strukturierten Ansatz verfolgen:

1. Definieren Sie eine Bewertungsfunktion: Dies beinhaltet die Festlegung einer klaren und objektiven Methode zur Bewertung der Antworten des Modells. Benutzer können entweder ihre eigene Bewertungsfunktion erstellen oder die modellbasierten Grader von OpenAI verwenden.
2. Laden Sie einen Datensatz hoch: Ein umfassender Datensatz mit Eingabeaufforderungen und Validierungsaufteilungen ist für das Trainieren des Modells unerlässlich. Dieser Datensatz sollte die spezifischen Aufgaben und Ziele der Organisation genau widerspiegeln.
3. Konfigurieren Sie einen Trainingsjob: Der Trainingsjob kann über die API oder das Fine-Tuning-Dashboard konfiguriert werden, was den Benutzern Flexibilität und Kontrolle über den Prozess bietet.
4. Fortschritt überwachen und iterieren: Die kontinuierliche Überwachung des Trainingsfortschritts ist entscheidend, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Benutzer können Kontrollpunkte überprüfen und Daten oder Bewertungslogik iterieren, um die Leistung des Modells zu optimieren.

Unterstützte Modelle und Verfügbarkeit

Derzeit unterstützt RFT ausschließlich Reasoning-Modelle der O-Serie, wobei das o4-mini-Modell im Mittelpunkt steht. Dies stellt sicher, dass Benutzer das volle Potenzial von RFT für ihre spezifischen Anwendungen ausschöpfen können.

Reale Anwendungen: Frühe Anwendungsfälle in Unternehmen

Die Plattform von OpenAI präsentiert eine Vielzahl von Early Adopters, die RFT erfolgreich in verschiedenen Branchen implementiert haben:

• Accordance AI: Erzielte eine bemerkenswerte Verbesserung der Genauigkeit um 39 % bei komplexen Steueranalyseaufgaben und übertraf damit alle führenden Modelle bei Steuer-Reasoning-Benchmarks.
• Ambience Healthcare: Verbesserte die Modellleistung um 12 Punkte gegenüber den Arzt-Baselines in einem Gold-Panel-Datensatz für die ICD-10-medizinische Codezuordnung.
• Harvey: Verbesserte die F1-Scores der Zitat-Extraktion um 20 % für die Analyse juristischer Dokumente und erreichte die Genauigkeit von GPT-4o bei schnellerer Inferenz.
• Runloop: Erzielte eine Verbesserung von 12 % bei der Generierung von Stripe-API-Code-Snippets mithilfe von Syntax-Aware-Gradern und AST-Validierungslogik.
• Milo: Steigerte die Korrektheit in hochkomplexen Planungssituationen um 25 Punkte.
• SafetyKit: Erhöhte den Modell-F1 in der Produktion von 86 % auf 90 % für die Durchsetzung differenzierter Richtlinien zur Inhaltsmoderation.
• ChipStack, Thomson Reuters und andere Partner: Demonstrierten signifikante Leistungssteigerungen bei der Generierung strukturierter Daten, Aufgaben zum Rechtsvergleich und Verifizierungsworkflows.

Diese erfolgreichen Implementierungen haben gemeinsame Merkmale, darunter klar definierte Aufgabenstellungen, strukturierte Ausgabeformate und zuverlässige Bewertungskriterien. Diese Elemente sind entscheidend für ein effektives Reinforcement Fine-Tuning und das Erzielen optimaler Ergebnisse.

Zugänglichkeit und Anreize

RFT steht derzeit verifizierten Organisationen zur Verfügung, um sicherzustellen, dass die Technologie verantwortungsvoll und effektiv eingesetzt wird. Um die Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung zu fördern, bietet OpenAI Teams, die ihre Trainingsdatensätze mit OpenAI teilen, einen Rabatt von 50 %.

Preis- und Abrechnungsstruktur: Transparenz und Kontrolle

Im Gegensatz zum Supervised oder Preference Fine-Tuning, das pro Token abgerechnet wird, verwendet RFT ein zeitbasiertes Abrechnungsmodell, das auf der Dauer des aktiven Trainings basiert.

• Kern-Trainingszeit: 100 $ pro Stunde Kern-Trainingszeit (Wall-Clock-Zeit während Modell-Rollouts, Bewertung, Updates und Validierung).
• Proportionale Abrechnung: Die Zeit wird sekundengenau anteilig berechnet und auf zwei Dezimalstellen gerundet, um eine genaue und faire Abrechnung zu gewährleisten.
• Gebühren für Modelländerungen: Gebühren fallen nur für Arbeiten an, die das Modell direkt verändern. Warteschlangen, Sicherheitsüberprüfungen und Leerlauf-Setup-Phasen werden nicht in Rechnung gestellt.
• Grader-Kosten: Wenn OpenAI-Modelle als Grader verwendet werden (z. B. GPT-4.1), werden die während der Bewertung verbrauchten Inferenz-Token separat zu den Standard-API-Preisen von OpenAI abgerechnet. Alternativ können Benutzer externe Modelle, einschließlich Open-Source-Optionen, als Grader verwenden.

Kostenaufschlüsselungsbeispiel

Dieses transparente Preismodell ermöglicht es Benutzern, Kosten zu kontrollieren und ihre Trainingsstrategien zu optimieren. OpenAI empfiehlt die folgenden Strategien für das Kostenmanagement:

• Verwenden Sie Lightweight Grader: Verwenden Sie nach Möglichkeit effiziente Grader, um die Rechenkosten zu minimieren.
• Validierungshäufigkeit optimieren: Vermeiden Sie übermäßige Validierung, es sei denn, dies ist erforderlich, da dies die Trainingszeit erheblich beeinträchtigen kann.
• Klein anfangen: Beginnen Sie mit kleineren Datensätzen oder kürzeren Durchläufen, um Erwartungen zu kalibrieren und Trainingsparameter zu verfeinern.
• Überwachen und pausieren: Überwachen Sie den Trainingsfortschritt kontinuierlich mithilfe von API- oder Dashboard-Tools und pausieren Sie ihn bei Bedarf, um unnötige Kosten zu vermeiden.

Die Abrechnungsmethode von OpenAI, bekannt als "Captured Forward Progress", stellt sicher, dass Benutzern nur erfolgreich abgeschlossene und beibehaltene Modelltrainingsschritte in Rechnung gestellt werden.

Ist RFT die richtige Investition für Ihr Unternehmen?

Reinforcement Fine-Tuning bietet einen ausdrucksstärkeren und besser kontrollierbaren Ansatz zur Anpassung von Sprachmodellen an reale Anwendungsfälle. Mit seiner Unterstützung für strukturierte Ausgaben, codebasierten und modellbasierten Gradern und umfassender API-Steuerung eröffnet RFT eine neue Ebene der Anpassung bei der Modellbereitstellung.

Für Unternehmen, die Modelle an operative oder Compliance-Ziele anpassen möchten, bietet RFT eine überzeugende Lösung, die die Notwendigkeit, eine Reinforcement-Learning-Infrastruktur von Grund auf neu aufzubauen, eliminiert. Durch die sorgfältige Gestaltung von Aufgaben und die Implementierung robuster Bewertungsmethoden können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von RFT nutzen, um KI-Lösungen zu erstellen, die präzise auf ihre individuellen Bedürfnisse und Ziele zugeschnitten sind.