パーソナライズAI：RFTでo4-miniを微調整

OpenAIは、革新的なo4-mini言語推論モデルの強化学習ファインチューニング (RFT) をサードパーティのソフトウェア開発者が利用できるようにしました。この変革的な機能により、組織は、独自の運用環境、社内用語、戦略的目標、従業員のダイナミクス、および手順の枠組みに合わせて細心の注意を払って調整された、モデルのオーダーメイドのプライベートバージョンを作成できます。

企業のDNAに合わせたAIの調整

基本的に、この進歩により、開発者は一般的にアクセス可能なモデルを取得し、OpenAIの直感的なプラットフォームダッシュボードを活用して、特定の要件に正確に合わせることができます。このプロセスにより、組織の既存のエコシステムに深く統合され、効率と関連性を高めるAIソリューションを作成できます。

シームレスな展開と統合

ファインチューニングプロセスが完了すると、カスタマイズされたモデルは、OpenAIの開発者プラットフォームの不可欠なコンポーネントであるOpenAIのアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を介してシームレスに展開できます。この展開により、AIモデルを従業員のワークステーション、包括的なデータベース、および幅広いアプリケーションに接続する、会社の内部ネットワークとの直接統合が可能になります。

カスタムAIによる従業員のエンパワーメント

従業員がカスタム内部チャットボットまたは調整されたOpenAI GPTと対話し、プライベートで独自の企業知識に簡単にアクセスできるシナリオを想像してみてください。モデルのRFTバージョンによって推進されるこの機能により、企業の製品やポリシーに関する情報をすばやく取得したり、企業のブランドボイスを完全に反映した新しいコミュニケーションや資料を生成したりできます。

注意事項：潜在的なリスクへの対処

ファインチューニングされたモデルには潜在的な脆弱性があり、ジェイルブレイクやハルシネーションの影響を受けやすくなる可能性があることが研究で示されていることを認識することが不可欠です。したがって、注意して進め、これらのリスクを軽減するための堅牢なセーフガードを実装することが重要です。

モデル最適化の地平を広げる

このリリースは、OpenAIのモデル最適化ツールキットの大幅な拡張を示しており、教師ありファインチューニング (SFT) の制限を超えています。RFTは、複雑なドメイン固有のタスクを処理するためのより用途が広くニュアンスのあるアプローチを導入し、組織にAI展開に対する比類のない制御を提供します。

GPT-4.1 Nanoの教師ありファインチューニング

RFTの発表に加えて、OpenAIは、教師ありファインチューニングがGPT-4.1 nanoモデルでサポートされるようになったことも明らかにしました。その手頃な価格と速度で有名なこのモデルは、費用対効果の高いAIソリューションを求める組織にとって魅力的なオプションです。

強化学習ファインチューニングの力を公開する

RFTは、OpenAIのo4-mini推論モデルの特殊バージョンを作成し、ユーザーまたはその企業/組織の特定の目標に自動的に適応することを容易にします。これは、トレーニングプロセス中にフィードバックループを実装することで実現されます。この機能は、OpenAIのユーザーフレンドリーなオンライン開発者プラットフォームを通じて、大企業や独立した開発者を含むすべての開発者がすぐに利用できます。

モデルトレーニングのパラダイムシフト

固定された一連の質問と回答を使用したトレーニングに依存する従来の教師あり学習とは異なり、RFTは、各プロンプトに対する複数の候補応答を評価するために、グレーダーモデルを使用します。次に、トレーニングアルゴリズムはモデルの重みをインテリジェントに調整して、スコアの高い出力を優先し、より洗練された正確なモデルにつながります。

AIをニュアンスのある目標に合わせる

この革新的な構造により、顧客は、特定の「ハウススタイル」のコミュニケーションと用語の採用、厳格な安全規則の遵守、事実の正確性の維持、および内部ポリシーの遵守など、さまざまなニュアンスのある目標にモデルを合わせることができます。

強化学習ファインチューニングの実装：ステップバイステップガイド

RFTを効果的に実装するには、ユーザーは構造化されたアプローチに従う必要があります。

1. グレーディング関数の定義： これには、モデルの応答を評価するための明確で客観的な方法を確立することが含まれます。ユーザーは、独自のグレーディング関数を作成するか、OpenAIのモデルベースのグレーダーを利用できます。
2. データセットのアップロード： モデルのトレーニングには、プロンプトと検証分割を含む包括的なデータセットが不可欠です。このデータセットは、組織の特定のタスクと目標を正確に反映している必要があります。
3. トレーニングジョブの構成： トレーニングジョブは、APIまたはファインチューニングダッシュボードを介して構成でき、ユーザーにプロセスに対する柔軟性と制御を提供します。
4. 進捗状況の監視と反復： 改善の余地がある領域を特定するには、トレーニングの進捗状況を継続的に監視することが重要です。ユーザーはチェックポイントを確認し、データまたはグレーディングロジックを反復処理して、モデルのパフォーマンスを最適化できます。

サポートされているモデルと可用性

現在、RFTはoシリーズの推論モデルのみをサポートしており、o4-miniモデルが主な焦点となっています。これにより、ユーザーは特定のアプリケーションでRFTの可能性を最大限に活用できます。

実際のアプリケーション：初期のエンタープライズユースケース

OpenAIのプラットフォームは、多様な業界でRFTを実装することに成功したさまざまな初期採用者を紹介しています。

• Accordance AI： 複雑な税務分析タスクの精度が39％向上し、税務推論ベンチマークの主要モデルをすべて上回りました。
• Ambience Healthcare： ICD-10医療コードの割り当てに関するゴールドパネルデータセットで、医師のベースラインを12ポイント上回るモデルパフォーマンスを向上させました。
• Harvey： 法的文書分析の引用抽出F1スコアを20％向上させ、推論速度を高速化しながら、GPT-4oの精度に匹敵します。
• Runloop： 構文認識グレーダーとAST検証ロジックを使用して、Stripe APIコードスニペットの生成を12％改善しました。
• Milo： 複雑なスケジューリング状況での正確さを25ポイント向上させました。
• SafetyKit： ニュアンスのあるコンテンツモデレーションポリシーを強制するために、モデルF1を本番環境で86％から90％に向上させました。
• ChipStack、Thomson Reuters、およびその他のパートナー： 構造化データ生成、法的比較タスク、および検証ワークフローで大幅なパフォーマンス向上を実証しました。

これらの実装の成功には、明確に定義されたタスク定義、構造化された出力形式、および信頼できる評価基準など、共通の特徴があります。これらの要素は、効果的な強化学習ファインチューニングと最適な結果の達成に不可欠です。

アクセシビリティとインセンティブ

RFTは現在、検証済みの組織が利用でき、テクノロジーが責任を持って効果的に展開されるようにします。コラボレーションと継続的な改善を促進するために、OpenAIはトレーニングデータセットをOpenAIと共有するチームに50％の割引を提供します。

価格設定と請求構造：透明性と制御

トークンごとに請求される教師ありまたは優先ファインチューニングとは異なり、RFTは時間ベースの請求モデルを採用し、アクティブなトレーニングの期間に基づいて請求します。

• コアトレーニング時間： コアトレーニング時間（モデルのロールアウト、グレーディング、アップデート、および検証中のウォールクロック時間）あたり100ドル。
• 日割り請求： 時間は秒単位で日割り計算され、小数点以下2桁に丸められ、正確で公正な請求が保証されます。
• モデル変更の料金： 料金は、モデルを直接変更する作業にのみ適用されます。キュー、安全チェック、およびアイドル状態のセットアップフェーズは課金されません。
• グレーダーのコスト： OpenAIモデルがグレーダー（GPT-4.1など）として使用されている場合、グレーディング中に消費される推論トークンは、OpenAIの標準API料金で個別に請求されます。または、ユーザーはオープンソースオプションを含む外部モデルをグレーダーとして活用できます。

コストの内訳の例

この透明性の高い価格モデルにより、ユーザーはコストを管理し、トレーニング戦略を最適化できます。OpenAIは、コスト管理のために次の戦略を推奨しています。

• 軽量グレーダーの利用： 計算コストを最小限に抑えるために、可能な限り効率的なグレーダーを使用します。
• 検証頻度の最適化： 不要な検証は、トレーニング時間に大きな影響を与える可能性があるため、過度の検証は避けてください。
• 小さく始める： 期待値を調整し、トレーニングパラメーターを調整するために、より小さなデータセットまたはより短い実行から開始します。
• 監視と一時停止： APIまたはダッシュボードツールを使用してトレーニングの進捗状況を継続的に監視し、必要に応じて一時停止して不要なコストを回避します。

OpenAIの請求方法（「キャプチャされたフォワードプログレス」と呼ばれる）により、ユーザーは正常に完了し、保持されたモデルトレーニング手順に対してのみ請求されるようになります。

RFTはあなたの組織にとって適切な投資ですか？

強化学習ファインチューニングは、言語モデルを実際のユースケースに適応させるための、より表現力豊かで制御可能なアプローチを提供します。構造化された出力、コードベースおよびモデルベースのグレーダー、および包括的なAPI制御のサポートにより、RFTはモデル展開の新しいレベルのカスタマイズを実現します。

モデルを運用目標またはコンプライアンス目標に合わせようとする組織にとって、RFTは、強化学習インフラストラクチャをゼロから構築する必要性を排除する説得力のあるソリューションを提供します。タスクを慎重に設計し、堅牢な評価方法を実装することで、組織はRFTの力を活用して、独自のニーズと目的に正確に合わせたAIソリューションを作成できます。