OpenAI ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦਿਆਂ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ o4-mini ਭਾਸ਼ਾ ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਲਈ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (RFT) ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਮਰੱਥਾ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਬੇਸਪੋਕ, ਨਿੱਜੀ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪਾਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੈਕਸੀਕਨ, ਰਣਨੀਤਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਢਾਂਚਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਆਪਣੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦੇ DNA ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਮਾਡਲ ਲੈਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ OpenAI ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ AI ਹੱਲ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਹਿਜ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲ ਨੂੰ OpenAI ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ (API) ਦੁਆਰਾ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਹੈ। ਇਹ ਤੈਨਾਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੈਟਵਰਕ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨਾਂ, ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ, ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ।
ਕਸਟਮ AI ਨਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੈਟਬੋਟ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ OpenAI GPT ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਿੱਜੀ, ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਕੰਪਨੀ ਗਿਆਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ, ਮਾਡਲ ਦੇ RFT ਸੰਸਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਸੰਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਜਮਾਂਦਰੂਆਂ ਦੀ ਉਤਪੱਤੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵੌਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਾਵਧਾਨੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ: ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ
ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜ ਨੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੇਲਬ੍ਰੇਕ ਅਤੇ ਭੁਲੇਖੇ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੇ ਦਿਸਹੱਦੇ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ
ਇਹ ਲਾਂਚ OpenAI ਦੇ ਮਾਡਲ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਟੂਲਕਿੱਟ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸਥਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (SFT) ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। RFT ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ AI ਤੈਨਾਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
GPT-4.1 ਨੈਨੋ ਲਈ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ
RFT ਘੋਸ਼ਣਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, OpenAI ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਹੁਣ ਇਸਦੇ GPT-4.1 ਨੈਨੋ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ, ਆਪਣੀ ਕਿਫਾਇਤੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਲਈ ਮਸ਼ਹੂਰ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ।
ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼
RFT OpenAI ਦੇ o4-mini ਤਰਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉੱਦਮ/ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਖਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹੁਣ ਵੱਡੇ ਉੱਦਮਾਂ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ, ਸਭ OpenAI ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਔਨਲਾਈਨ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ।
ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ
ਰਵਾਇਤੀ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਉੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, RFT ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਈ ਕਈ ਉਮੀਦਵਾਰ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਰੇਡਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਉੱਚ-ਸਕੋਰਿੰਗ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੁਧਾਰੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਸੂਖਮ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ
ਇਹ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਢਾਂਚਾ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ “ਹਾਊਸ ਸਟਾਈਲ” ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ, ਸਖ਼ਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ, ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਸਮੇਤ ਵਿਭਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸੂਖਮ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ
RFT ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
- ਇੱਕ ਗਰੇਡਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਧੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਤਾਂ ਆਪਣਾ ਗਰੇਡਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ OpenAI ਦੇ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਤ ਗਰੇਡਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਸਪਲਿਟਸ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ: ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ API ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੁਆਰਾ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ‘ਤੇ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ: ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਗਰੇਡਿੰਗ ਤਰਕ ‘ਤੇ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਮਰਥਿਤ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, RFT ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ o-ਸੀਰੀਜ਼ ਤਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ o4-mini ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ RFT ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ: ਅਰਲੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ
OpenAI ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ RFT ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ:
- Accordance AI: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੈਕਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ 39% ਦਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ, ਟੈਕਸ ਤਰਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੇ ਹੋਏ।
- Ambience Healthcare: ICD-10 ਮੈਡੀਕਲ ਕੋਡ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਲਈ ਇੱਕ ਗੋਲਡ-ਪੈਨਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ‘ਤੇ ਡਾਕਟਰ ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ 12 ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ।
- Harvey: ਕਾਨੂੰਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਹਵਾਲਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ F1 ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ 20% ਦਾ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ, ਤੇਜ਼ ਇਨਫਰੈਂਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ GPT-4o ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
- Runloop: ਸੰਟੈਕਸ-ਜਾਗਰੂਕ ਗਰੇਡਰਾਂ ਅਤੇ AST ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ Stripe API ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 12% ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ।
- Milo: ਉੱਚ-ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀਤਾ ਵਿੱਚ 25 ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ।
- SafetyKit: ਸੂਖਮ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ F1 ਨੂੰ 86% ਤੋਂ 90% ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ।
- ChipStack, Thomson Reuters, ਅਤੇ ਹੋਰ ਭਾਈਵਾਲ: ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੁਲਨਾ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।
ਇਹਨਾਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟਾਸਕ ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨਾਂ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਤੱਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹ
RFT ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, OpenAI ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ 50% ਛੋਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ OpenAI ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਬਿਲਿੰਗ ਢਾਂਚਾ: ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਜਾਂ ਤਰਜੀਹੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਸਦਾ ਬਿਲ ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਤੀ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, RFT ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਬਿਲਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਚਾਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਕੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਾਂ: ਕੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਂ ਦਾ $100 ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ (ਵਾਲ-ਕਲਾਕ ਸਮਾਂ ਮਾਡਲ ਰੋਲਆਉਟ, ਗਰੇਡਿੰਗ, ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ)।
- ਪ੍ਰੋ-ਰੇਟਿਡ ਬਿਲਿੰਗ: ਸਮਾਂ ਸਕਿੰਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋ-ਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦੋ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸਥਾਨਾਂ ਤੱਕ ਗੋਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਬਿਲਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਸੋਧ ਲਈ ਖਰਚੇ: ਖਰਚੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੋਧਦਾ ਹੈ। ਕਤਾਰਾਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਹਲੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਪੜਾਵਾਂ ਦਾ ਬਿਲ ਨਹੀਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਗਰੇਡਰ ਖਰਚੇ: ਜੇਕਰ OpenAI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗਰੇਡਰਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT-4.1) ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਰੇਡਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਖਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਨਫਰੈਂਸ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਬਿਲ OpenAI ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ API ਰੇਟਾਂ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਹਰੀ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਗਰੇਡਰਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਲਾਗਤ ਟੁੱਟਣ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
| ਦ੍ਰਿਸ਼ | ਬਿੱਲ ਯੋਗ ਸਮਾਂ | ਲਾਗਤ |
|---|---|---|
| 4 ਘੰਟੇ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ | 4 ਘੰਟੇ | $400 |
| 1.75 ਘੰਟੇ (ਪ੍ਰੋ-ਰੇਟਿਡ) | 1.75 ਘੰਟੇ | $175 |
| 2 ਘੰਟੇ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ + 1 ਘੰਟਾ ਗੁਆਚਾ | 2 ਘੰਟੇ | $200 |
ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। OpenAI ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਹਲਕੇ ਗਰੇਡਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਗਰੇਡਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ: ਬੇਲੋੜੀ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਛੋਟਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਜਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਦੌੜਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
- ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰੋਕੋ: API ਜਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਰੋਕੋ।
OpenAI ਦਾ ਬਿਲਿੰਗ ਵਿਧੀ, ਜਿਸਨੂੰ “ਕੈਪਚਰਡ ਫਾਰਵਰਡ ਪ੍ਰੋਗਰੈੱਸ” ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਹੀ ਬਿਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੀ RFT ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਸਹੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਹੈ?
ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਯੋਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ, ਕੋਡ-ਅਧਾਰਤ ਅਤੇ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਤ ਗਰੇਡਰਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ API ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਇਸਦੇ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਨਾਲ, RFT ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਜਾਂ ਪਾਲਣਾ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ, RFT ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ RFT ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ AI ਹੱਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।