שחרור עוצמת הבינה המותאמת אישית

בצעד פורץ דרך, OpenAI פתחה את הדלתות עבור מפתחי תוכנה מצד שלישי לרתום את הכוח של כוונון עדין באמצעות למידת חיזוק (RFT) עבור מודל הסקת השפה החדשני שלה o4-mini. יכולת טרנספורמטיבית זו מעצימה ארגונים ליצור גרסאות פרטיות ומותאמות אישית של המודל, המותאמות בקפידה לנופים התפעוליים הייחודיים שלהם, מילונים פנימיים, יעדים אסטרטגיים, דינמיקת כוח העבודה ומסגרות פרוצדורליות.

התאמת AI ל-DNA הארגוני שלך

בעיקרו של דבר, קידום זה מעניק למפתחים את היכולת לקחת את המודל הנגיש בדרך כלל ולעצב אותו כך שיתאים בדיוק לדרישות הספציפיות שלהם, תוך מינוף לוח המחוונים האינטואיטיבי של הפלטפורמה של OpenAI. תהליך זה מאפשר יצירת פתרון AI המשולב עמוק במערכת האקולוגית הקיימת של הארגון, תוך טיפוח יעילות ורלוונטיות.

פריסה ושילוב חלקים

לאחר השלמת תהליך הכוונון העדין, ניתן לפרוס את המודל המותאם אישית בצורה חלקה באמצעות ממשק תכנות היישומים (API) של OpenAI, מרכיב אינטגרלי בפלטפורמת המפתחים שלה. פריסה זו מאפשרת שילוב ישיר עם הרשת הפנימית של החברה, חיבור מודל ה-AI לתחנות עבודה של עובדים, מסדי נתונים מקיפים ומגוון רחב של יישומים.

העצמת עובדים עם AI מותאם אישית

תארו לעצמכם תרחיש שבו עובדים יכולים ליצור אינטראקציה עם צ’אטבוט פנימי מותאם אישית או OpenAI GPT מותאם, לגשת לידע פרטי וקנייני של החברה בקלות. יכולת זו, המונעת על ידי גרסת ה-RFT של המודל, מאפשרת שליפה מהירה של מידע על מוצרי ומדיניות החברה, כמו גם יצירת תקשורת ובטחונות חדשות המשקפות באופן מושלם את קול המותג של החברה.

מילת אזהרה: התייחסות לסיכונים פוטנציאליים

יש להכיר בכך שמחקר הצביע על פגיעות פוטנציאלית במודלים מכווננים עדין, מה שהופך אותם לרגישים יותר לפריצות ולגילויי שווא. לכן, חיוני לפעול בזהירות וליישם אמצעי הגנה חזקים כדי לצמצם סיכונים אלה.

הרחבת אופק אופטימיזציית המודל

השקה זו מסמנת הרחבה משמעותית של ערכת הכלים לאופטימיזציית המודל של OpenAI, ומתקדמת מעבר למגבלות של כוונון עדין מפוקח (SFT). RFT מציגה גישה רב-תכליתית וניואנסית יותר לטיפול במשימות מורכבות הספציפיות לתחום, ומספקת לארגונים שליטה חסרת תקדים על פריסות ה-AI שלהם.

כוונון עדין מפוקח עבור GPT-4.1 Nano

בנוסף להכרזה על RFT, OpenAI חשפה גם שכוונון עדין מפוקח נתמך כעת עבור מודל ה-GPT-4.1 nano שלה. מודל זה, הידוע במחירו הסביר ובמהירותו, מציע אפשרות משכנעת לארגונים המבקשים פתרונות AI חסכוניים.

חשיפת העוצמה של כוונון עדין באמצעות למידת חיזוק

RFT מקלה על יצירת גרסה מיוחדת של מודל ההסקה o4-mini של OpenAI, המותאמת אוטומטית למטרות הספציפיות של המשתמש או הארגון/המיזם שלהם. זה מושג באמצעות יישום של לולאת משוב במהלך תהליך האימון, יכולת שכעת נגישה בקלות למפתחים בארגונים גדולים ולמפתחים עצמאיים כאחד, והכל באמצעות פלטפורמת המפתחים המקוונת הידידותית למשתמש של OpenAI.

שינוי פרדיגמה באימון מודלים

שלא כמו למידה מפוקחת מסורתית, המסתמכת על אימון עם קבוצה קבועה של שאלות ותשובות, RFT מעסיק מודל דרגות כדי להעריך תגובות מועמדות מרובות עבור כל הנחיה. לאחר מכן, אלגוריתם האימון מתאים בצורה חכמה את משקלי המודל כדי להעדיף תפוקות בעלות ניקוד גבוה, מה שמוביל למודל מעודן ומדויק יותר.

התאמת AI עם יעדים ניואנסיים

מבנה חדשני זה מעצים לקוחות להתאים מודלים למגוון רחב של יעדים ניואנסיים, כולל אימוץ "סגנון בית" ספציפי של תקשורת ומינוח, הקפדה על כללי בטיחות מחמירים, שמירה על דיוק עובדתי ועמידה במדיניות פנימית.

יישום כוונון עדין באמצעות למידת חיזוק: מדריך שלב אחר שלב

כדי ליישם ביעילות RFT, משתמשים צריכים לפעול לפי גישה מובנית:

1. הגדר פונקציית דירוג: זה כרוך ביצירת שיטה ברורה ואובייקטיבית להערכת תגובות המודל. משתמשים יכולים ליצור פונקציית דירוג משלהם או להשתמש בדירוג מבוסס מודל של OpenAI.
2. העלה מערך נתונים: מערך נתונים מקיף המכיל הנחיות ופיצולי אימות חיוני לאימון המודל. מערך נתונים זה צריך לשקף במדויק את המשימות והיעדים הספציפיים של הארגון.
3. הגדר עבודת אימון: ניתן להגדיר את עבודת האימון דרך ה-API או לוח המחוונים לכוונון עדין, ומספקת למשתמשים גמישות ושליטה על התהליך.
4. עקוב אחר ההתקדמות וחזור: ניטור רציף של התקדמות האימון הוא חיוני לזיהוי תחומים לשיפור. משתמשים יכולים לסקור נקודות ביקורת ולחזור על נתונים או לוגיקת דירוג כדי לייעל את ביצועי המודל.

מודלים נתמכים וזמינות

נכון לעכשיו, RFT תומך באופן בלעדי במודלים של הסקת o-series, כאשר מודל ה-o4-mini הוא המוקד העיקרי. זה מבטיח שמשתמשים יכולים למנף את מלוא הפוטנציאל של RFT עבור היישומים הספציפיים שלהם.

יישומים בעולם האמיתי: מקרי שימוש מוקדמים של Enterprise

הפלטפורמה של OpenAI מציגה מגוון של מאמצים מוקדמים שיישמו בהצלחה RFT בתעשיות מגוונות:

• Accordance AI: השיגה שיפור ניכר של 39% בדיוק עבור משימות ניתוח מס מורכבות, ועקפה את כל המודלים המובילים באמות מידה של נימוקי מס.
• Ambience Healthcare: שיפרה את ביצועי המודל ב-12 נקודות מעל קווי הבסיס של הרופאים במערך נתונים של פאנל זהב עבור הקצאת קודי ICD-10 רפואיים.
• Harvey: שיפרה ציוני F1 של חילוץ ציטוטים ב-20% עבור ניתוח מסמכים משפטיים, התאמה ל-GPT-4o בדיוק תוך השגת הסקה מהירה יותר.
• Runloop: השיגה שיפור של 12% ביצירת קטעי קוד Stripe API באמצעות דירוגי מודעים לתחביר ולוגיקת אימות AST.
• Milo: שיפרה את הנכונות במצבי תזמון בעלי מורכבות גבוהה ב-25 נקודות.
• SafetyKit: הגדילה את מודל F1 מ-86% ל-90% בייצור לצורך אכיפת מדיניות מתוחכמת של ניהול תוכן.
• ChipStack, Thomson Reuters ושותפים אחרים: הדגימו שיפורים משמעותיים בביצועים ביצירת נתונים מובנים, משימות השוואה משפטיות ותהליכי עבודה לאימות.

ליישומים מוצלחים אלה יש מאפיינים משותפים, כולל הגדרות משימה מוגדרות בבירור, פורמטים של פלט מובנה וקריטריוני הערכה אמינים. רכיבים אלה הם חיוניים לכוונון עדין יעיל באמצעות למידת חיזוק ולהשגת תוצאות מיטביות.

נגישות ותמריצים

RFT זמין כעת לארגונים מאומתים, מה שמבטיח שהטכנולוגיה נפרסת באחריות וביעילות. כדי לעודד שיתוף פעולה ושיפור מתמיד, OpenAI מציעה הנחה של 50% לקבוצות שחולקות את מערכי הנתונים שלהן עם OpenAI.

מבנה תמחור וחיוב: שקיפות ושליטה

שלא כמו כוונון עדין מפוקח או העדפה, שמחויבים לפי אסימון, RFT מעסיק מודל חיוב מבוסס זמן, המחייב על סמך משך האימון הפעיל.

• זמן אימון ליבה: 100 דולר לשעת זמן אימון ליבה (זמן שעון קיר במהלך השקת מודלים, דירוג, עדכונים ואימות).
• חיוב חלקי: הזמן מחולק באופן יחסי לשנייה, מעוגל לשני מקומות עשרוניים, מה שמבטיח חיוב מדויק והוגן.
• חיובים עבור שינוי מודל: חיובים חלים רק על עבודה המשנה ישירות את המודל. תורים, בדיקות בטיחות ושלבי התקנה סרק אינם מחויבים.
• עלויות דירוג: אם מודלים של OpenAI משמשים כדרגות (לדוגמה, GPT-4.1), אסימוני ההסקה הנצרכים במהלך הדירוג מחויבים בנפרד בתעריפי ה-API הסטנדרטיים של OpenAI. לחלופין, משתמשים יכולים למנף מודלים חיצוניים, כולל אפשרויות קוד פתוח, כדרגות.

דוגמה לפירוט עלויות

מודל תמחור שקוף זה מעצים משתמשים לשלוט בעלויות ולייעל את אסטרטגיות האימון שלהם. OpenAI ממליצה על האסטרטגיות הבאות לניהול עלויות:

• השתמש בדרגות קלות משקל: העסק דרגות יעילות ככל האפשר כדי למזער עלויות חישוביות.
• ייעל את תדירות האימות: הימנע מאימות מוגזם אלא אם כן יש צורך, מכיוון שהוא יכול להשפיע באופן משמעותי על זמן האימון.
• התחל בקטן: התחל עם מערכי נתונים קטנים יותר או ריצות קצרות יותר כדי לכייל ציפיות ולחדד פרמטרי אימון.
• עקוב והשהה: עקוב באופן רציף אחר התקדמות האימון באמצעות כלי API או לוח מחוונים והשהה לפי הצורך כדי להימנע מעלויות מיותרות.

שיטת החיוב של OpenAI, המכונה "התקדמות קדימה שנתפסה", מבטיחה שמשתמשים יחויבו רק עבור שלבי אימון מודל שהושלמו בהצלחה ונשמרו.

האם RFT היא ההשקעה הנכונה עבור הארגון שלך?

כוונון עדין באמצעות למידת חיזוק מציע גישה אקספרסיבית יותר וניתנת לשליטה להתאמת מודלים של שפה למקרי שימוש בעולם האמיתי. עם התמיכה שלו בפלטים מובנים, דרגות מבוססות קוד ומבוססות מודל ובקרת API מקיפה, RFT פותחת רמה חדשה של התאמה אישית בפריסת מודלים.

עבור ארגונים המבקשים להתאים מודלים ליעדים תפעוליים או תאימות, RFT מספקת פתרון משכנע המבטל את הצורך לבנות תשתית למידת חיזוק מאפס. על ידי תכנון קפדני של משימות ויישום שיטות הערכה חזקות, ארגונים יכולים למנף את הכוח של RFT כדי ליצור פתרונות AI המותאמים בדיוק לצרכים וליעדים הייחודיים שלהם.