Personalisasi AI dengan Fine-Tuning o4-mini

Menyesuaikan AI dengan DNA Perusahaan Anda

Secara esensial, kemajuan ini memberikan kemampuan kepada pengembang untuk mengambil model yang dapat diakses secara umum dan membentuknya agar selaras secara tepat dengan persyaratan spesifik mereka, dengan memanfaatkan dasbor platform OpenAI yang intuitif. Proses ini memungkinkan pembuatan solusi AI yang terintegrasi secara mendalam dengan ekosistem organisasi yang ada, mendorong efisiensi dan relevansi.

Penerapan dan Integrasi yang Mulus

Setelah proses fine-tuning selesai, model yang disesuaikan dapat diterapkan dengan mulus melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) OpenAI, komponen integral dari platform pengembangnya. Penerapan ini memungkinkan integrasi langsung dengan jaringan internal perusahaan, menghubungkan model AI ke workstation karyawan, database komprehensif, dan berbagai macam aplikasi.

Memberdayakan Karyawan dengan AI Kustom

Bayangkan sebuah skenario di mana karyawan dapat berinteraksi dengan chatbot internal kustom atau OpenAI GPT yang disesuaikan, mengakses pengetahuan perusahaan pribadi dan eksklusif dengan mudah. Kemampuan ini, didorong oleh model versi RFT, memungkinkan pengambilan informasi cepat tentang produk dan kebijakan perusahaan, serta pembuatan komunikasi dan jaminan baru yang secara sempurna mencerminkan suara merek perusahaan.

Sebuah Kata Peringatan: Mengatasi Potensi Risiko

Penting untuk mengakui bahwa penelitian telah mengindikasikan potensi kerentanan dalam model yang di-fine-tune, yang membuatnya berpotensi lebih rentan terhadap jailbreak dan halusinasi. Oleh karena itu, sangat penting untuk melanjutkan dengan hati-hati dan menerapkan perlindungan yang kuat untuk mengurangi risiko ini.

Memperluas Cakrawala Optimasi Model

Peluncuran ini menandai ekspansi signifikan dari toolkit optimasi model OpenAI, bergerak melampaui batasan supervised fine-tuning (SFT). RFT memperkenalkan pendekatan yang lebih fleksibel dan bernuansa untuk menangani tugas-tugas kompleks dan khusus domain, memberikan organisasi kontrol yang tak tertandingi atas penerapan AI mereka.

Supervised Fine-Tuning untuk GPT-4.1 Nano

Selain pengumuman RFT, OpenAI juga mengungkapkan bahwa supervised fine-tuning sekarang didukung untuk model GPT-4.1 nano-nya. Model ini, yang terkenal karena keterjangkauan dan kecepatannya, menawarkan opsi yang menarik bagi organisasi yang mencari solusi AI yang hemat biaya.

Mengungkap Kekuatan Reinforcement Fine-Tuning

RFT memfasilitasi pembuatan versi khusus dari model penalaran o4-mini OpenAI, yang secara otomatis beradaptasi dengan tujuan spesifik pengguna atau perusahaan/organisasi mereka. Ini dicapai melalui implementasi loop umpan balik selama proses pelatihan, kemampuan yang sekarang mudah diakses oleh pengembang di perusahaan besar dan pengembang independen, semua melalui platform pengembang online OpenAI yang mudah digunakan.

Pergeseran Paradigma dalam Pelatihan Model

Tidak seperti supervised learning tradisional, yang bergantung pada pelatihan dengan serangkaian pertanyaan dan jawaban yang tetap, RFT menggunakan model grader untuk mengevaluasi beberapa respons kandidat untuk setiap prompt. Algoritma pelatihan kemudian secara cerdas menyesuaikan bobot model untuk mendukung output dengan skor tinggi, yang mengarah ke model yang lebih halus dan akurat.

Menyelaraskan AI dengan Tujuan yang Bernuansa

Struktur inovatif ini memberdayakan pelanggan untuk menyelaraskan model dengan beragam tujuan bernuansa, termasuk adopsi “gaya rumah” komunikasi dan terminologi tertentu, kepatuhan terhadap aturan keselamatan yang ketat, pemeliharaan akurasi faktual, dan kepatuhan terhadap kebijakan internal.

Menerapkan Reinforcement Fine-Tuning: Panduan Langkah demi Langkah

Untuk menerapkan RFT secara efektif, pengguna perlu mengikuti pendekatan terstruktur:

1. Tentukan Fungsi Penilaian: Ini melibatkan penetapan metode yang jelas dan objektif untuk mengevaluasi respons model. Pengguna dapat membuat fungsi penilaian mereka sendiri atau memanfaatkan grader berbasis model OpenAI.
2. Unggah Dataset: Dataset komprehensif yang berisi prompt dan pemisahan validasi sangat penting untuk melatih model. Dataset ini harus secara akurat mencerminkan tugas dan tujuan spesifik organisasi.
3. Konfigurasikan Pekerjaan Pelatihan: Pekerjaan pelatihan dapat dikonfigurasi melalui API atau dasbor fine-tuning, memberi pengguna fleksibilitas dan kontrol atas proses.
4. Pantau Kemajuan dan Ulangi: Pemantauan berkelanjutan terhadap kemajuan pelatihan sangat penting untuk mengidentifikasi area untuk perbaikan. Pengguna dapat meninjau checkpoint dan melakukan iterasi pada data atau logika penilaian untuk mengoptimalkan kinerja model.

Model yang Didukung dan Ketersediaan

Saat ini, RFT secara eksklusif mendukung model penalaran seri-o, dengan model o4-mini menjadi fokus utama. Ini memastikan bahwa pengguna dapat memanfaatkan potensi penuh RFT untuk aplikasi spesifik mereka.

Aplikasi Dunia Nyata: Kasus Penggunaan Perusahaan Awal

Platform OpenAI memamerkan berbagai pengadopsi awal yang telah berhasil menerapkan RFT di berbagai industri:

• Accordance AI: Mencapai peningkatan luar biasa sebesar 39% dalam akurasi untuk tugas analisis pajak yang kompleks, melampaui semua model terkemuka pada tolok ukur penalaran pajak.
• Ambience Healthcare: Meningkatkan kinerja model sebesar 12 poin di atas baseline dokter pada dataset gold-panel untuk penugasan kode medis ICD-10.
• Harvey: Meningkatkan skor F1 ekstraksi kutipan sebesar 20% untuk analisis dokumen hukum, cocok dengan GPT-4o dalam akurasi sambil mencapai inferensi yang lebih cepat.
• Runloop: Mencapai peningkatan 12% dalam menghasilkan cuplikan kode Stripe API menggunakan grader sadar sintaks dan logika validasi AST.
• Milo: Meningkatkan kebenaran dalam situasi penjadwalan kompleksitas tinggi sebesar 25 poin.
• SafetyKit: Meningkatkan model F1 dari 86% menjadi 90% dalam produksi untuk menegakkan kebijakan moderasi konten yang bernuansa.
• ChipStack, Thomson Reuters, dan mitra lainnya: Menunjukkan peningkatan kinerja yang signifikan dalam pembuatan data terstruktur, tugas perbandingan hukum, dan alur kerja verifikasi.

Implementasi sukses ini memiliki karakteristik umum, termasuk definisi tugas yang jelas, format output terstruktur, dan kriteria evaluasi yang andal. Elemen-elemen ini sangat penting untuk reinforcement fine-tuning yang efektif dan mencapai hasil yang optimal.

Aksesibilitas dan Insentif

RFT saat ini tersedia untuk organisasi terverifikasi, memastikan bahwa teknologi diterapkan secara bertanggung jawab dan efektif. Untuk mendorong kolaborasi dan peningkatan berkelanjutan, OpenAI menawarkan diskon 50% kepada tim yang membagikan dataset pelatihan mereka dengan OpenAI.

Struktur Harga dan Penagihan: Transparansi dan Kontrol

Tidak seperti supervised atau preference fine-tuning, yang ditagih per token, RFT menggunakan model penagihan berbasis waktu, menagih berdasarkan durasi pelatihan aktif.

• Waktu Pelatihan Inti: $100 per jam waktu pelatihan inti (waktu dinding selama peluncuran model, penilaian, pembaruan, dan validasi).
• Penagihan yang Diproratakan: Waktu diproratakan per detik, dibulatkan menjadi dua tempat desimal, memastikan penagihan yang akurat dan adil.
• Biaya untuk Modifikasi Model: Biaya hanya berlaku untuk pekerjaan yang secara langsung memodifikasi model. Antrean, pemeriksaan keselamatan, dan fase pengaturan idle tidak ditagih.
• Biaya Grader: Jika model OpenAI digunakan sebagai grader (misalnya, GPT-4.1), token inferensi yang dikonsumsi selama penilaian ditagih secara terpisah dengan tarif API standar OpenAI. Atau, pengguna dapat memanfaatkan model eksternal, termasuk opsi open-source, sebagai grader.

Contoh Rincian Biaya

Model harga yang transparan ini memberdayakan pengguna untuk mengontrol biaya dan mengoptimalkan strategi pelatihan mereka. OpenAI merekomendasikan strategi berikut untuk manajemen biaya:

• Manfaatkan Grader Ringan: Gunakan grader yang efisien kapan pun untuk meminimalkan biaya komputasi.
• Optimalkan Frekuensi Validasi: Hindari validasi berlebihan kecuali diperlukan, karena dapat secara signifikan memengaruhi waktu pelatihan.
• Mulai dari yang Kecil: Mulailah dengan dataset yang lebih kecil atau proses yang lebih pendek untuk mengkalibrasi harapan dan menyempurnakan parameter pelatihan.
• Pantau dan Jeda: Terus pantau kemajuan pelatihan menggunakan API atau alat dasbor dan jeda sesuai kebutuhan untuk menghindari biaya yang tidak perlu.

Metode penagihan OpenAI, yang dikenal sebagai "captured forward progress," memastikan bahwa pengguna hanya ditagih untuk langkah-langkah pelatihan model yang berhasil diselesaikan dan dipertahankan.

Apakah RFT Investasi yang Tepat untuk Organisasi Anda?

Reinforcement fine-tuning menawarkan pendekatan yang lebih ekspresif dan terkendali untuk mengadaptasi model bahasa ke kasus penggunaan dunia nyata. Dengan dukungannya untuk output terstruktur, grader berbasis kode dan berbasis model, dan kontrol API yang komprehensif, RFT membuka tingkat kustomisasi baru dalam penerapan model.

Bagi organisasi yang ingin menyelaraskan model dengan tujuan operasional atau kepatuhan, RFT menyediakan solusi menarik yang menghilangkan kebutuhan untuk membangun infrastruktur reinforcement learning dari awal. Dengan merancang tugas dengan hati-hati dan menerapkan metode evaluasi yang kuat, organisasi dapat memanfaatkan kekuatan RFT untuk membuat solusi AI yang secara tepat disesuaikan dengan kebutuhan dan tujuan unik mereka.