در اقدامی پیشگامانه، OpenAI درها را برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار شخص ثالث باز کرده است تا از قدرت تنظیم دقیق تقویتی (RFT) برای مدل استدلال زبانی نوآورانه o4-mini خود استفاده کنند. این قابلیت تحول‌آفرین به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا نسخه‌های خصوصی و سفارشی‌شده از مدل را ایجاد کنند که به دقت متناسب با چشم‌اندازهای عملیاتی منحصربه‌فرد، فرهنگ لغت‌های داخلی، اهداف استراتژیک، پویایی نیروی کار و چارچوب‌های رویه‌ای آنها تنظیم شده‌اند.
تطبیق هوش مصنوعی با DNA شرکت شما
اساساً، این پیشرفت به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که مدل قابل دسترس عمومی را بگیرند و آن را دقیقاً مطابق با الزامات خاص خود شکل دهند و از داشبورد پلتفرم بصری OpenAI استفاده کنند. این فرآیند ایجاد یک راه‌حل هوش مصنوعی را ممکن می‌سازد که عمیقاً با اکوسیستم موجود سازمان ادغام شده و باعث افزایش کارایی و ارتباط می‌شود.
استقرار و یکپارچه‌سازی یکپارچه
پس از اتمام فرآیند تنظیم دقیق، مدل سفارشی‌شده می‌تواند به طور یکپارچه از طریق رابط برنامه‌نویسی برنامه (API) OpenAI، یک جزء جدایی‌ناپذیر از پلتفرم توسعه‌دهنده آن، مستقر شود. این استقرار امکان ادغام مستقیم با شبکه داخلی شرکت را فراهم می‌کند و مدل هوش مصنوعی را به ایستگاه‌های کاری کارکنان، پایگاه‌های داده جامع و طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها متصل می‌کند.
توانمندسازی کارکنان با هوش مصنوعی سفارشی
سناریویی را تصور کنید که در آن کارمندان می‌توانند با یک چت‌بات داخلی سفارشی یا یک OpenAI GPT سفارشی تعامل داشته باشند و به راحتی به دانش خصوصی و اختصاصی شرکت دسترسی داشته باشند. این قابلیت که توسط نسخه RFT مدل هدایت می‌شود، امکان بازیابی سریع اطلاعات در مورد محصولات و سیاست‌های شرکت و همچنین تولید ارتباطات و وثیقه‌های جدید را فراهم می‌کند که کاملاً منعکس کننده صدای برند شرکت است.
یک نکته احتیاطی: پرداختن به خطرات احتمالی
بسیار مهم است که اذعان کنیم که تحقیقات نشان داده است که یک آسیب‌پذیری بالقوه در مدل‌های تنظیم‌شده دقیق وجود دارد و آنها را به طور بالقوه بیشتر در معرض جیلبریک و توهم قرار می‌دهد. بنابراین، بسیار مهم است که با احتیاط عمل کنید و اقدامات حفاظتی قوی را برای کاهش این خطرات اجرا کنید.
گسترش افق بهینه‌سازی مدل
این راه‌اندازی نشان‌دهنده گسترش قابل توجهی از مجموعه ابزارهای بهینه‌سازی مدل OpenAI است و از محدودیت‌های تنظیم دقیق نظارت‌شده (SFT) فراتر می‌رود. RFT رویکردی همه‌کاره‌تر و ظریف‌تر برای رسیدگی به وظایف پیچیده و خاص دامنه ارائه می‌دهد و به سازمان‌ها کنترل بی‌نظیری بر استقرارهای هوش مصنوعی خود می‌دهد.
تنظیم دقیق نظارت شده برای GPT-4.1 Nano
علاوه بر اعلامیه RFT، OpenAI همچنین فاش کرده است که تنظیم دقیق نظارت شده اکنون برای مدل GPT-4.1 nano آن پشتیبانی می‌شود. این مدل که به دلیل مقرون به صرفه بودن و سرعت خود مشهور است، گزینه ای قانع کننده برای سازمان هایی است که به دنبال راه حل های هوش مصنوعی مقرون به صرفه هستند.
رونمایی از قدرت تنظیم دقیق تقویتی
RFT ایجاد یک نسخه تخصصی از مدل استدلال o4-mini OpenAI را تسهیل می‌کند و به طور خودکار با اهداف خاص کاربر یا شرکت/سازمان آنها سازگار می‌شود. این امر از طریق اجرای یک حلقه بازخورد در طول فرآیند آموزش به دست می‌آید، قابلیتی که اکنون به راحتی در دسترس توسعه دهندگان در شرکت های بزرگ و توسعه دهندگان مستقل به طور یکسان، همه از طریق پلتفرم توسعه دهنده آنلاین کاربرپسند OpenAI قرار دارد.
یک تغییر پارادایم در آموزش مدل
برخلاف یادگیری نظارت شده سنتی، که به آموزش با یک مجموعه ثابت از پرسش ها و پاسخ ها متکی است، RFT از یک مدل درجه بندی برای ارزیابی چندین پاسخ کاندید برای هر درخواست استفاده می کند. سپس الگوریتم آموزش به طور هوشمندانه وزن های مدل را برای ترجیح خروجی های با نمره بالا تنظیم می کند و در نتیجه مدلی پالایش شده و دقیق تر به دست می آید.
همسویی هوش مصنوعی با اهداف ظریف
این ساختار نوآورانه به مشتریان این امکان را می‌دهد تا مدل‌ها را با طیف متنوعی از اهداف ظریف، از جمله اتخاذ یک “سبک خانه” خاص از ارتباطات و اصطلاحات، رعایت قوانین ایمنی دقیق، حفظ دقت واقعی و انطباق با سیاست‌های داخلی، هماهنگ کنند.
اجرای تنظیم دقیق تقویتی: راهنمای گام به گام
برای اجرای موثر RFT، کاربران باید یک رویکرد ساختاریافته را دنبال کنند:
- تعریف یک تابع درجه‌بندی: این شامل ایجاد یک روش واضح و عینی برای ارزیابی پاسخ‌های مدل است. کاربران می‌توانند یا تابع درجه‌بندی خود را ایجاد کنند یا از درجه‌بندهای مبتنی بر مدل OpenAI استفاده کنند.
- بارگذاری یک مجموعه داده: یک مجموعه داده جامع حاوی درخواست‌ها و تقسیم‌های اعتبارسنجی برای آموزش مدل ضروری است. این مجموعه داده باید به طور دقیق وظایف و اهداف خاص سازمان را منعکس کند.
- پیکربندی یک کار آموزش: کار آموزش را می‌توان از طریق API یا داشبورد تنظیم دقیق پیکربندی کرد و به کاربران انعطاف‌پذیری و کنترل بر فرآیند را ارائه می‌دهد.
- نظارت بر پیشرفت و تکرار: نظارت مداوم بر پیشرفت آموزش برای شناسایی زمینه‌های بهبود بسیار مهم است. کاربران می‌توانند نقاط بازرسی را بررسی کرده و روی داده‌ها یا منطق درجه‌بندی تکرار کنند تا عملکرد مدل را بهینه کنند.
مدل‌های پشتیبانی‌شده و در دسترس بودن
در حال حاضر، RFT منحصراً از مدل‌های استدلال o-series پشتیبانی می‌کند، و مدل o4-mini تمرکز اصلی است. این تضمین می کند که کاربران می توانند از پتانسیل کامل RFT برای برنامه های خاص خود استفاده کنند.
برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی: موارد استفاده اولیه سازمانی
پلتفرم OpenAI مجموعه‌ای از پذیرندگان اولیه را به نمایش می‌گذارد که با موفقیت RFT را در صنایع مختلف پیاده‌سازی کرده‌اند:
- Accordance AI: به یک بهبود قابل توجه 39 درصدی در دقت برای وظایف پیچیده تجزیه و تحلیل مالیاتی دست یافت و از تمام مدل های پیشرو در معیارهای استدلال مالیاتی فراتر رفت.
- Ambience Healthcare: عملکرد مدل را 12 امتیاز بالاتر از خطوط پایه پزشک در مجموعه داده پنل طلایی برای تعیین کد پزشکی ICD-10 بهبود بخشید.
- Harvey: امتیازهای استخراج استناد F1 را برای تجزیه و تحلیل اسناد حقوقی 20٪ افزایش داد و در دقت با GPT-4o مطابقت داشت و در عین حال استنتاج سریع‌تری به دست آورد.
- Runloop: با استفاده از درجه‌بندی‌های آگاه به نحو و منطق اعتبارسنجی AST، به یک بهبود 12 درصدی در تولید قطعه کدهای Stripe API دست یافت.
- Milo: صحت را در شرایط زمان‌بندی با پیچیدگی بالا 25 امتیاز افزایش داد.
- SafetyKit: F1 مدل را از 86٪ به 90٪ در تولید برای اجرای سیاست‌های تعدیل محتوای ظریف افزایش داد.
- ChipStack، Thomson Reuters و سایر شرکا: دستاوردهای عملکرد قابل توجهی را در تولید داده‌های ساختاریافته، وظایف مقایسه حقوقی و گردش‌های کاری تأیید نشان دادند.
این پیاده سازی های موفق دارای ویژگی های مشترکی هستند، از جمله تعاریف وظایف واضح، قالب های خروجی ساختار یافته و معیارهای ارزیابی قابل اعتماد. این عناصر برای تنظیم دقیق تقویت کننده موثر و دستیابی به نتایج مطلوب بسیار مهم هستند.
دسترسی و مشوق ها
RFT در حال حاضر برای سازمان های تأیید شده در دسترس است و اطمینان می دهد که این فناوری به طور مسئولانه و موثر مستقر شده است. OpenAI برای تشویق به همکاری و بهبود مستمر، 50٪ تخفیف به تیم هایی ارائه می دهد که مجموعه داده های آموزشی خود را با OpenAI به اشتراک می گذارند.
ساختار قیمت گذاری و صورتحساب: شفافیت و کنترل
برخلاف تنظیم دقیق نظارت شده یا ترجیحی، که به ازای هر توکن صورتحساب می شود، RFT از یک مدل صورتحساب مبتنی بر زمان استفاده می کند و بر اساس مدت زمان آموزش فعال هزینه می گیرد.
- زمان آموزش اصلی: 100 دلار در ساعت زمان آموزش اصلی (زمان ساعت دیواری در طول عرضه مدل، درجه بندی، به روز رسانی و اعتبارسنجی).
- صورتحساب متناسب: زمان به صورت متناسب بر اساس ثانیه تقسیم می شود و به دو رقم اعشار گرد می شود و از صورتحساب دقیق و منصفانه اطمینان حاصل می شود.
- هزینه های مربوط به اصلاح مدل: هزینه ها فقط برای کارهایی اعمال می شود که مستقیماً مدل را اصلاح می کنند. صف ها، بررسی های ایمنی و مراحل تنظیم بیکار صورتحساب نمی شوند.
- هزینه های درجه بندی: اگر مدل های OpenAI به عنوان درجه بندی کننده استفاده شوند (به عنوان مثال، GPT-4.1)، نشانه های استنتاج مصرف شده در طول درجه بندی به طور جداگانه با نرخ های API استاندارد OpenAI صورتحساب می شوند. از طرف دیگر، کاربران می توانند از مدل های خارجی، از جمله گزینه های متن باز، به عنوان درجه بندی کننده استفاده کنند.
نمونه تفکیک هزینه
| سناریو | زمان صورتحساب | هزینه |
|---|---|---|
| 4 ساعت آموزش | 4 ساعت | 400 دلار |
| 1.75 ساعت (متناسب) | 1.75 ساعت | 175 دلار |
| 2 ساعت آموزش + 1 ساعت از دست رفته | 2 ساعت | 200 دلار |
این مدل قیمت‌گذاری شفاف به کاربران این امکان را می‌دهد تا هزینه‌ها را کنترل کرده و استراتژی‌های آموزشی خود را بهینه کنند. OpenAI استراتژی های زیر را برای مدیریت هزینه توصیه می کند:
- از درجه‌بندی‌های سبک استفاده کنید: تا حد امکان از درجه‌بندی‌های کارآمد استفاده کنید تا هزینه‌های محاسباتی را به حداقل برسانید.
- فرکانس اعتبارسنجی را بهینه کنید: از اعتبارسنجی بیش از حد مگر در موارد ضروری خودداری کنید، زیرا می تواند به طور قابل توجهی بر زمان آموزش تأثیر بگذارد.
- از کوچک شروع کنید: با مجموعه‌داده‌های کوچک‌تر یا اجراهای کوتاه‌تر شروع کنید تا انتظارات را تنظیم کرده و پارامترهای آموزش را اصلاح کنید.
- نظارت و مکث: به طور مداوم پیشرفت آموزش را با استفاده از API یا ابزارهای داشبورد نظارت کنید و در صورت نیاز برای جلوگیری از هزینه‌های غیرضروری، مکث کنید.
روش صورتحساب OpenAI که به عنوان “پیشرفت رو به جلو ضبط شده” شناخته می شود، تضمین می کند که کاربران فقط برای مراحل آموزش مدل با موفقیت تکمیل شده و نگهداری شده صورتحساب می شوند.
آیا RFT سرمایه گذاری مناسبی برای سازمان شما است؟
تنظیم دقیق تقویتی یک رویکرد رسا تر و قابل کنترل تر برای تطبیق مدل های زبانی با موارد استفاده در دنیای واقعی ارائه می دهد. RFT با پشتیبانی از خروجی های ساختاریافته، درجه بندی کننده های مبتنی بر کد و مدل و کنترل جامع API، سطح جدیدی از سفارشی سازی را در استقرار مدل باز می کند.
برای سازمان هایی که به دنبال همسویی مدل ها با اهداف عملیاتی یا انطباق هستند، RFT یک راه حل قانع کننده ارائه می دهد که نیاز به ساخت زیرساخت یادگیری تقویتی از ابتدا را از بین می برد. سازمان‌ها با طراحی دقیق وظایف و اجرای روش‌های ارزیابی قوی، می‌توانند از قدرت RFT برای ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی استفاده کنند که دقیقاً متناسب با نیازها و اهداف منحصربه‌فرد آنها باشد.