Персонализация AI: Тонкая настройка o4-mini с RFT

Адаптация AI к ДНК вашего предприятия

По сути, это достижение дает разработчикам возможность взять общедоступную модель и преобразовать ее, чтобы она точно соответствовала их конкретным требованиям, используя интуитивно понятную панель инструментов платформы OpenAI. Этот процесс позволяет создать AI-решение, которое глубоко интегрировано в существующую экосистему организации, повышая эффективность и релевантность.

Бесперебойное развертывание и интеграция

После завершения процесса тонкой настройки, настроенную модель можно легко развернуть через интерфейс прикладного программирования (API) OpenAI, который является неотъемлемой частью ее платформы для разработчиков. Это развертывание позволяет напрямую интегрироваться с внутренней сетью компании, подключая модель AI к рабочим станциям сотрудников, комплексным базам данных и широкому спектру приложений.

Расширение возможностей сотрудников с помощью пользовательского AI

Представьте себе сценарий, в котором сотрудники могут взаимодействовать с пользовательским внутренним чат-ботом или индивидуальным OpenAI GPT, легко получая доступ к частным, проприетарным знаниям компании. Эта возможность, основанная на RFT-версии модели, позволяет быстро получать информацию о продуктах и политиках компании, а также генерировать новые коммуникации и материалы, которые идеально отражают голос бренда компании.

Предостережение: Устранение потенциальных рисков

Важно признать, что исследования выявили потенциальную уязвимость в моделях с тонкой настройкой, что делает их потенциально более восприимчивыми к взломам и галлюцинациям. Поэтому крайне важно проявлять осторожность и внедрять надежные меры предосторожности для смягчения этих рисков.

Расширение горизонта оптимизации моделей

Этот запуск знаменует собой значительное расширение набора инструментов OpenAI для оптимизации моделей, выходя за рамки ограничений контролируемой тонкой настройки (SFT). RFT представляет более универсальный и тонкий подход к решению сложных, специфичных для конкретной области задач, предоставляя организациям беспрецедентный контроль над развертыванием AI.

Контролируемая тонкая настройка для GPT-4.1 Nano

В дополнение к анонсу RFT, OpenAI также сообщила, что контролируемая тонкая настройка теперь поддерживается для ее модели GPT-4.1 nano. Эта модель, известная своей доступностью и скоростью, предлагает организациям привлекательный вариант для поиска экономически эффективных AI-решений.

Раскрытие мощи тонкой настройки с подкреплением

RFT облегчает создание специализированной версии модели рассуждений o4-mini OpenAI, автоматически адаптирующейся к конкретным целям пользователя или их предприятия/организации. Это достигается за счет реализации цикла обратной связи в процессе обучения, возможности, которая теперь легко доступна разработчикам в крупных предприятиях и независимым разработчикам, и все это через удобную онлайн-платформу разработчиков OpenAI.

Смена парадигмы в обучении моделей

В отличие от традиционного контролируемого обучения, которое основывается на обучении с фиксированным набором вопросов и ответов, RFT использует модель оценки для оценки нескольких ответов-кандидатов на каждый запрос. Затем алгоритм обучения интеллектуально регулирует веса модели, чтобы отдавать предпочтение высоко оцененным результатам, что приводит к более совершенной и точной модели.

Согласование AI с нюансированными целями

Эта инновационная структура дает клиентам возможность согласовывать модели с разнообразным набором нюансированных целей, включая принятие определенного «фирменного стиля» общения и терминологии, соблюдение строгих правил безопасности, поддержание фактической точности и соблюдение внутренних политик.

Реализация тонкой настройки с подкреплением: Пошаговое руководство

Для эффективной реализации RFT пользователям необходимо следовать структурированному подходу:

1. Определите функцию оценки: Это включает в себя установление четкого и объективного метода оценки ответов модели. Пользователи могут либо создать свою собственную функцию оценки, либо использовать оценщиков на основе моделей OpenAI.
2. Загрузите набор данных: Комплексный набор данных, содержащий подсказки и разделения для проверки, имеет важное значение для обучения модели. Этот набор данных должен точно отражать конкретные задачи и цели организации.
3. Настройте задание обучения: Задание обучения можно настроить через API или панель инструментов тонкой настройки, предоставляя пользователям гибкость и контроль над процессом.
4. Отслеживайте прогресс и повторяйте: Непрерывный мониторинг прогресса обучения имеет решающее значение для выявления областей для улучшения. Пользователи могут просматривать контрольные точки и повторять данные или логику оценки для оптимизации производительности модели.

Поддерживаемые модели и доступность

В настоящее время RFT поддерживает исключительно модели рассуждений o-серии, причем модель o4-mini является основным направлением. Это гарантирует, что пользователи смогут использовать весь потенциал RFT для своих конкретных приложений.

Реальные приложения: Ранние варианты использования на предприятиях

Платформа OpenAI демонстрирует множество первых пользователей, которые успешно внедрили RFT в различных отраслях:

• Accordance AI: Достигла замечательного улучшения точности на 39% для сложных задач анализа налогов, превзойдя все ведущие модели по эталонам налоговых рассуждений.
• Ambience Healthcare: Улучшила производительность модели на 12 пунктов по сравнению с базовыми показателями врачей в наборе данных золотой панели для назначения медицинского кода ICD-10.
• Harvey: Улучшила F1-показатели извлечения цитат на 20% для анализа юридических документов, сравнявшись с GPT-4o по точности, при этом добившись более быстрого вывода.
• Runloop: Достигла улучшения на 12% в создании фрагментов кода Stripe API с использованием оценщиков с учетом синтаксиса и логики проверки AST.
• Milo: Повысила правильность в сложных ситуациях планирования на 25 пунктов.
• SafetyKit: Увеличила модель F1 с 86% до 90% в производстве для обеспечения нюансированной политики модерации контента.
• ChipStack, Thomson Reuters и другие партнеры: Продемонстрировали значительное повышение производительности при генерации структурированных данных, задачах юридического сравнения и рабочих процессах проверки.

Эти успешные реализации имеют общие характеристики, включая четко определенные определения задач, структурированные форматы вывода и надежные критерии оценки. Эти элементы имеют решающее значение для эффективной тонкой настройки с подкреплением и достижения оптимальных результатов.

Доступность и стимулы

RFT в настоящее время доступен для проверенных организаций, что обеспечивает ответственное и эффективное развертывание технологии. Чтобы стимулировать сотрудничество и постоянное совершенствование, OpenAI предлагает скидку 50% командам, которые делятся своими учебными наборами данных с OpenAI.

Структура ценообразования и выставления счетов: Прозрачность и контроль

В отличие от контролируемой или предпочтительной тонкой настройки, которая оплачивается за токен, RFT использует модель выставления счетов на основе времени, взимая плату в зависимости от продолжительности активного обучения.

• Основное время обучения: 100 долларов США за час основного времени обучения (время, затраченное на развертывание модели, оценку, обновления и проверку).
• Пропорциональное выставление счетов: Время рассчитывается пропорционально посекундно, округляется до двух десятичных знаков, что обеспечивает точное и справедливое выставление счетов.
• Плата за модификацию модели: Плата взимается только за работу, которая напрямую модифицирует модель. Очереди, проверки безопасности и этапы простоя при настройке не оплачиваются.
• Затраты на оценщика: Если модели OpenAI используются в качестве оценщиков (например, GPT-4.1), токены вывода, потребляемые во время оценки, оплачиваются отдельно по стандартным тарифам API OpenAI. В качестве альтернативы пользователи могут использовать внешние модели, в том числе варианты с открытым исходным кодом, в качестве оценщиков.

Пример разбивки стоимости

Эта прозрачная модель ценообразования дает пользователям возможность контролировать затраты и оптимизировать свои стратегии обучения. OpenAI рекомендует следующие стратегии управления затратами:

• Используйте легкие оценщики: Используйте эффективные оценщики, когда это возможно, чтобы свести к минимуму вычислительные затраты.
• Оптимизируйте частоту проверки: Избегайте чрезмерной проверки, если это не требуется, так как это может значительно повлиять на время обучения.
• Начните с малого: Начните с небольших наборов данных или более коротких прогонов, чтобы откалибровать ожидания и уточнить параметры обучения.
• Отслеживайте и приостанавливайте: Постоянно отслеживайте ход обучения с помощью API или инструментов панели управления и приостанавливайте при необходимости, чтобы избежать ненужных затрат.

Метод выставления счетов OpenAI, известный как «фиксированный прогресс», гарантирует, что с пользователей взимается плата только за успешно завершенные и сохраненные этапы обучения модели.

Является ли RFT правильной инвестицией для вашей организации?

Тонкая настройка с подкреплением предлагает более выразительный и контролируемый подход к адаптации языковых моделей к реальным случаям использования. Благодаря поддержке структурированных выходных данных, оценщиков на основе кода и моделей и комплексному управлению API, RFT открывает новый уровень настройки при развертывании модели.

Для организаций, стремящихся привести модели в соответствие с оперативными целями или целями соответствия, RFT предоставляет убедительное решение, которое устраняет необходимость создания инфраструктуры обучения с подкреплением с нуля. Тщательно разрабатывая задачи и внедряя надежные методы оценки, организации могут использовать возможности RFT для создания AI-решений, которые точно соответствуют их уникальным потребностям и задачам.