OpenAI ஒரு முக்கியமான நகர்வில், அதன் புதுமையான o4-mini மொழி பகுப்பாய்வு மாதிரிக்கான வலுவூட்டல் ஃபைன்-ட்யூனிங் (RFT) திறனை மூன்றாம் தரப்பு மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் பயன்படுத்த அனுமதித்துள்ளது. இந்த மாற்றத்தக்க திறன், நிறுவனங்கள் தங்கள் தனித்துவமான செயல்பாட்டு நிலப்பரப்புகள், உள் சொற்களஞ்சியங்கள், மூலோபாய நோக்கங்கள், பணியாளர் இயக்கவியல் மற்றும் நடைமுறை கட்டமைப்புகளுக்கு ஏற்ப வடிவமைக்கப்பட்ட மாதிரியின் பிரத்யேக, தனிப்பட்ட பதிப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
உங்கள் நிறுவனத்தின் டிஎன்ஏ-வுக்கு AI-ஐ பொருத்துதல்
அடிப்படையில், இந்த முன்னேற்றம் டெவலப்பர்களுக்கு பொதுவாக அணுகக்கூடிய மாதிரியை எடுத்து, OpenAI-ன் உள்ளுணர்வு இயங்குதள டாஷ்போர்டைப் பயன்படுத்தி அவர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப வடிவமைக்கும் திறனை வழங்குகிறது. இந்த செயல்முறை, நிறுவனத்தின் தற்போதைய சூழலியலுடன் ஆழமாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ள ஒரு AI தீர்வை உருவாக்க உதவுகிறது, இது செயல்திறனையும் பொருத்தத்தையும் ஊக்குவிக்கிறது.
தடையற்ற வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு
ஃபைன்-ட்யூனிங் செயல்முறை முடிந்ததும், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மாதிரி OpenAI-ன் பயன்பாட்டு நிரலாக்க இடைமுகம் (API) மூலம் தடையின்றி வரிசைப்படுத்தப்படலாம், இது அதன் டெவலப்பர் இயங்குதளத்தின் ஒரு ஒருங்கிணைந்த அங்கமாகும். இந்த வரிசைப்படுத்தல், AI மாதிரியை நிறுவனத்தின் உள் நெட்வொர்க்குடன் நேரடியாக ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது, இது பணியாளர் பணிநிலையங்கள், விரிவான தரவுத்தளங்கள் மற்றும் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுடன் இணைக்கிறது.
தனிப்பயன் AI மூலம் பணியாளர்களை மேம்படுத்துதல்
பணியாளர்கள் தனிப்பயன் உள் சாட்போட் அல்லது வடிவமைக்கப்பட்ட OpenAI GPT உடன் தொடர்பு கொள்ளும் ஒரு சூழ்நிலையை கற்பனை செய்து பாருங்கள், தனியார், தனியுரிம நிறுவன அறிவை எளிதாக அணுகலாம். மாதிரியின் RFT பதிப்பால் இயக்கப்படும் இந்த திறன், நிறுவனத்தின் தயாரிப்புகள் மற்றும் கொள்கைகள் பற்றிய தகவல்களை விரைவாக மீட்டெடுக்கவும், நிறுவனத்தின் பிராண்ட் குரலை சரியாக பிரதிபலிக்கும் புதிய தகவல்தொடர்புகள் மற்றும் பிணையங்களை உருவாக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
ஒரு எச்சரிக்கை வார்த்தை: சாத்தியமான அபாயங்களை நிவர்த்தி செய்தல்
ஃபைன்-ட்யூனிங் செய்யப்பட்ட மாதிரிகளில் ஒரு சாத்தியமான பாதிப்பு இருப்பதாக ஆராய்ச்சி சுட்டிக்காட்டியுள்ளது என்பதை ஒப்புக்கொள்வது அவசியம், இது சிறை உடைப்புகள் மற்றும் பிரமைகளுக்கு அதிக வாய்ப்புள்ளது. எனவே, எச்சரிக்கையுடன் தொடரவும், இந்த அபாயங்களைக் குறைக்க வலுவான பாதுகாப்புகளை செயல்படுத்தவும் வேண்டியது அவசியம்.
மாதிரி மேம்படுத்தலின் அடிவானத்தை விரிவுபடுத்துதல்
இந்த வெளியீடு OpenAI-ன் மாதிரி மேம்படுத்தல் கருவித்தொகுதியின் குறிப்பிடத்தக்க விரிவாக்கத்தைக் குறிக்கிறது, இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட ஃபைன்-ட்யூனிங் (SFT) வரம்புகளைத் தாண்டி நகர்கிறது. RFT சிக்கலான, டொமைன் சார்ந்த பணிகளைக் கையாள்வதற்கு மிகவும் பல்துறை மற்றும் நுணுக்கமான அணுகுமுறையை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது நிறுவனங்களுக்கு அவர்களின் AI வரிசைப்படுத்தல்களின் மீது இணையற்ற கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது.
GPT-4.1 நானோவிற்கான மேற்பார்வையிடப்பட்ட ஃபைன்-ட்யூனிங்
RFT அறிவிப்புக்கு கூடுதலாக, OpenAI அதன் GPT-4.1 நானோ மாதிரிக்கு இப்போது மேற்பார்வையிடப்பட்ட ஃபைன்-ட்யூனிங் ஆதரிக்கப்படுவதையும் வெளிப்படுத்தியுள்ளது. இந்த மாதிரி, அதன் மலிவு விலை மற்றும் வேகத்திற்காக புகழ் பெற்றது, இது செலவு குறைந்த AI தீர்வுகளைத் தேடும் நிறுவனங்களுக்கு ஒரு கட்டாய விருப்பத்தை வழங்குகிறது.
வலுவூட்டல் ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் சக்தியை வெளிப்படுத்துதல்
RFT OpenAI-ன் o4-mini பகுப்பாய்வு மாதிரியின் சிறப்பு பதிப்பை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது, இது பயனரின் அல்லது அவர்களின் நிறுவனம்/அமைப்பின் குறிப்பிட்ட இலக்குகளுக்கு தானாகவே பொருந்துகிறது. பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது ஒரு பின்னூட்ட சுழற்சியை செயல்படுத்துவதன் மூலம் இது அடையப்படுகிறது, இது இப்போது பெரிய நிறுவனங்கள் மற்றும் சுயாதீன டெவலப்பர்கள் உள்ளிட்ட டெவலப்பர்களுக்கு OpenAI-ன் பயனர் நட்பு ஆன்லைன் டெவலப்பர் தளம் மூலம் எளிதாக அணுகக்கூடிய திறன் ஆகும்.
மாதிரி பயிற்சியில் ஒரு முன்னுதாரண மாற்றம்
நிலையான கேள்விகள் மற்றும் பதில்களுடன் பயிற்சி செய்வதை நம்பியிருக்கும் பாரம்பரிய மேற்பார்வை கற்றலைப் போலல்லாமல், RFT ஒவ்வொரு தூண்டுதலுக்கும் பல வேட்பாளர் பதில்களை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு கிரேடர் மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது. பயிற்சி வழிமுறை பின்னர் அதிக மதிப்பெண் வெளியீடுகளுக்கு ஆதரவாக மாதிரியின் எடைகளை அறிவார்ந்த முறையில் சரிசெய்கிறது, இது மிகவும் செம்மைப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் துல்லியமான மாதிரிக்கு வழிவகுக்கிறது.
நுணுக்கமான நோக்கங்களுடன் AI-ஐ சீரமைத்தல்
இந்த புதுமையான கட்டமைப்பு வாடிக்கையாளர்களுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட “வீட்டு பாணி” தகவல்தொடர்பு மற்றும் சொற்களஞ்சியம், கடுமையான பாதுகாப்பு விதிகளை கடைபிடிப்பது, உண்மை துல்லியத்தை பராமரிப்பது மற்றும் உள் கொள்கைகளுடன் இணங்குவது உள்ளிட்ட பல்வேறு வகையான நுணுக்கமான நோக்கங்களுடன் மாதிரிகளை சீரமைக்க உதவுகிறது.
வலுவூட்டல் ஃபைன்-ட்யூனிங்கை செயல்படுத்துதல்: ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி
RFT-ஐ திறம்பட செயல்படுத்த, பயனர்கள் ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையைப் பின்பற்ற வேண்டும்:
- மதிப்பீட்டு செயல்பாட்டை வரையறுக்கவும்: மாதிரியின் பதில்களை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு தெளிவான மற்றும் புறநிலை முறையை நிறுவுவதை இது உள்ளடக்குகிறது. பயனர்கள் தங்கள் சொந்த மதிப்பீட்டு செயல்பாட்டை உருவாக்கலாம் அல்லது OpenAI-ன் மாதிரி அடிப்படையிலான கிரேடர்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
- தரவுத்தொகுப்பை பதிவேற்றவும்: மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு தூண்டுதல்கள் மற்றும் சரிபார்ப்பு பிளவுகள் கொண்ட ஒரு விரிவான தரவுத்தொகுப்பு அவசியம். இந்த தரவுத்தொகுப்பு நிறுவனத்தின் குறிப்பிட்ட பணிகள் மற்றும் நோக்கங்களை துல்லியமாக பிரதிபலிக்க வேண்டும்.
- பயிற்சி வேலையை உள்ளமைக்கவும்: பயிற்சி வேலையை API அல்லது ஃபைன்-ட்யூனிங் டாஷ்போர்டு மூலம் உள்ளமைக்க முடியும், இது பயனர்களுக்கு செயல்முறையின் மீது நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது.
- முன்னேற்றத்தைக் கண்காணித்து மீண்டும் செய்யவும்: முன்னேற்றத்திற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காண பயிற்சி முன்னேற்றத்தை தொடர்ந்து கண்காணிப்பது அவசியம். பயனர்கள் சோதனைச் சாவடிகளை மதிப்பாய்வு செய்யலாம் மற்றும் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த தரவு அல்லது தர மதிப்பிடும் தர்க்கத்தை மீண்டும் செய்யலாம்.
ஆதரிக்கப்படும் மாதிரிகள் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை
தற்போது, RFT பிரத்தியேகமாக o-தொடர் பகுப்பாய்வு மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது, o4-mini மாதிரி முக்கிய கவனம் செலுத்துகிறது. இது பயனர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளுக்கு RFT-ன் முழு திறனையும் பயன்படுத்த முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
நிஜ உலக பயன்பாடுகள்: ஆரம்பகால நிறுவன பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்
OpenAI-ன் இயங்குதளம் பல்வேறு தொழில்களில் RFT-ஐ வெற்றிகரமாக செயல்படுத்திய ஆரம்பகால பயனர்களைக் காட்டுகிறது:
- Accordance AI: சிக்கலான வரி பகுப்பாய்வு பணிகளுக்கான துல்லியத்தில் குறிப்பிடத்தக்க 39% முன்னேற்றத்தை அடைந்தது, வரி பகுப்பாய்வு அளவுகோல்களில் அனைத்து முன்னணி மாதிரிகளையும் விஞ்சியது.
- Ambience Healthcare: ICD-10 மருத்துவ குறியீடு ஒதுக்கீட்டிற்கான தங்க பேனல் தரவுத்தொகுப்பில் மருத்துவர் அடிப்படைகளை விட 12 புள்ளிகள் மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்தியது.
- Harvey: சட்ட ஆவண பகுப்பாய்விற்கான மேற்கோள் பிரித்தெடுத்தல் F1 மதிப்பெண்களை 20% மேம்படுத்தியது, GPT-4o-வுடன் துல்லியத்தில் பொருந்தி, வேகமான அனுமானத்தை அடைந்தது.
- Runloop: தொடரியல் விழிப்புணர்வு கிரேடர்கள் மற்றும் AST சரிபார்ப்பு தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்தி Stripe API குறியீடு துணுக்குகளை உருவாக்குவதில் 12% முன்னேற்றத்தை அடைந்தது.
- Milo: அதிக சிக்கலான திட்டமிடல் சூழ்நிலைகளில் சரியான தன்மையை 25 புள்ளிகள் அதிகரித்தது.
- SafetyKit: நுணுக்கமான உள்ளடக்க மதிப்பீட்டு கொள்கைகளை செயல்படுத்துவதற்கு உற்பத்தியில் மாதிரி F1-ஐ 86% இலிருந்து 90%ஆக அதிகரித்தது.
- ChipStack, Thomson Reuters மற்றும் பிற கூட்டாளர்கள்: கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு உருவாக்கம், சட்ட ஒப்பீட்டு பணிகள் மற்றும் சரிபார்ப்பு பணிப்பாய்வுகளில் குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் ஆதாயங்களை நிரூபித்தனர்.
இந்த வெற்றிகரமான செயலாக்கங்கள் தெளிவாக வரையறுக்கப்பட்ட பணி வரையறைகள், கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டு வடிவங்கள் மற்றும் நம்பகமான மதிப்பீட்டு அளவுகோல்கள் உள்ளிட்ட பொதுவான பண்புகளைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன. பயனுள்ள வலுவூட்டல் ஃபைன்-ட்யூனிங் மற்றும் உகந்த முடிவுகளை அடைவதற்கு இந்த கூறுகள் அவசியம்.
அணுகல் மற்றும் சலுகைகள்
RFT தற்போது சரிபார்க்கப்பட்ட நிறுவனங்களுக்கு கிடைக்கிறது, தொழில்நுட்பம் பொறுப்புடன் மற்றும் திறம்பட பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. ஒத்துழைப்பு மற்றும் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்தை ஊக்குவிக்க, OpenAI தங்கள் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புகளை OpenAI உடன் பகிர்ந்து கொள்ளும் குழுக்களுக்கு 50% தள்ளுபடியை வழங்குகிறது.
விலை மற்றும் பில்லிங் கட்டமைப்பு: வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் கட்டுப்பாடு
மேற்பார்வையிடப்பட்ட அல்லது விருப்ப ஃபைன்-ட்யூனிங் போலல்லாமல், டோக்கன் ஒன்றுக்கு பில் செய்யப்படும், RFT நேர அடிப்படையிலான பில்லிங் மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது, செயலில் பயிற்சி பெறும் கால அளவை அடிப்படையாகக் கொண்டு கட்டணம் வசூலிக்கப்படுகிறது.
- முக்கிய பயிற்சி நேரம்: முக்கிய பயிற்சி நேரத்திற்கு ஒரு மணி நேரத்திற்கு $100 (மாதிரி வெளியீடுகள், தரப்படுத்துதல், புதுப்பிப்புகள் மற்றும் சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றின் போது சுவர்-கடிகார நேரம்).
- விகிதாசார பில்லிங்: நேரம் வினாடிக்கு விகிதாசாரமாக இருக்கும், இரண்டு தசம இடங்களுக்கு வட்டமிடப்படும், இது துல்லியமான மற்றும் நியாயமான பில்லிங்கை உறுதி செய்கிறது.
- மாதிரி மாற்றத்திற்கான கட்டணங்கள்: மாதிரியை நேரடியாக மாற்றும் வேலைக்கு மட்டுமே கட்டணங்கள் பொருந்தும். வரிசைகள், பாதுகாப்பு சோதனைகள் மற்றும் செயலற்ற அமைப்பு கட்டங்கள் பில் செய்யப்படுவதில்லை.
- கிரேடர் செலவுகள்: OpenAI மாதிரிகள் கிரேடர்களாகப் பயன்படுத்தப்பட்டால் (எ.கா., GPT-4.1), தரப்படுத்துதலின் போது பயன்படுத்தப்படும் அனுமான டோக்கன்கள் OpenAI-ன் நிலையான API கட்டணங்களில் தனித்தனியாக பில் செய்யப்படும். மாற்றாக, பயனர்கள் திறந்த மூல விருப்பங்கள் உட்பட வெளிப்புற மாதிரிகளை கிரேடர்களாகப் பயன்படுத்தலாம்.
செலவு முறிவு எடுத்துக்காட்டு
| காட்சி | பில் செய்யக்கூடிய நேரம் | செலவு |
|---|---|---|
| 4 மணிநேர பயிற்சி | 4 மணிநேரம் | $400 |
| 1.75 மணிநேரம் (விகிதாசாரம்) | 1.75 மணிநேரம் | $175 |
| 2 மணிநேர பயிற்சி + 1 மணிநேரம் இழப்பு | 2 மணிநேரம் | $200 |
இந்த வெளிப்படையான விலை மாதிரி பயனர்களுக்கு செலவுகளைக் கட்டுப்படுத்தவும் பயிற்சி உத்திகளை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. செலவு மேலாண்மைக்கு OpenAI பின்வரும் உத்திகளை பரிந்துரைக்கிறது:
- எளிதான கிரேடர்களைப் பயன்படுத்தவும்: கணக்கீட்டு செலவுகளைக் குறைக்க முடிந்தவரை திறமையான கிரேடர்களைப் பயன்படுத்தவும்.
- சரிபார்ப்பு அதிர்வெண்ணை மேம்படுத்தவும்: தேவைப்படாவிட்டால் அதிகப்படியான சரிபார்ப்பைத் தவிர்க்கவும், ஏனெனில் இது பயிற்சி நேரத்தை கணிசமாக பாதிக்கலாம்.
- சிறியதாகத் தொடங்கவும்: எதிர்பார்ப்புகளை அளவீடு செய்யவும் பயிற்சி அளவுருக்களை செம்மைப்படுத்தவும் சிறிய தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது குறுகிய ரன்களுடன் தொடங்கவும்.
- கண்காணித்து இடைநிறுத்தவும்: API அல்லது டாஷ்போர்டு கருவிகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சி முன்னேற்றத்தை தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும் மற்றும் தேவையற்ற செலவுகளைத் தவிர்க்க தேவையான போது இடைநிறுத்தவும்.
OpenAI-ன் பில்லிங் முறை, “கைப்பற்றப்பட்ட முன்னோக்கி முன்னேற்றம்” என்று அழைக்கப்படுகிறது, பயனர்கள் வெற்றிகரமாக முடிக்கப்பட்ட மற்றும் தக்கவைக்கப்பட்ட மாதிரி பயிற்சி படிகளுக்கு மட்டுமே பில் செய்யப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
RFT உங்கள் நிறுவனத்திற்கு சரியான முதலீடா?
வலுவூட்டல் ஃபைன்-ட்யூனிங் மொழி மாதிரிகளை நிஜ உலக பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு மாற்றியமைக்க மிகவும் வெளிப்படையான மற்றும் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடுகள், குறியீடு அடிப்படையிலான மற்றும் மாதிரி அடிப்படையிலான கிரேடர்கள் மற்றும் விரிவான API கட்டுப்பாடு ஆகியவற்றிற்கான ஆதரவுடன், RFT மாதிரி வரிசைப்படுத்தலில் புதிய அளவிலான தனிப்பயனாக்கத்தைத் திறக்கிறது.
செயல்பாட்டு அல்லது இணக்க இலக்குகளுடன் மாதிரிகளை சீரமைக்க விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு, RFT ஒரு கட்டாய தீர்வை வழங்குகிறது, இது வலுவூட்டல் கற்றல் உள்கட்டமைப்பை புதிதாக உருவாக்கும் தேவையை நீக்குகிறது. பணிகளை கவனமாக வடிவமைப்பதன் மூலமும், வலுவான மதிப்பீட்டு முறைகளை செயல்படுத்துவதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் RFT-ன் சக்தியைப் பயன்படுத்தி அவற்றின் தனிப்பட்ட தேவைகள் மற்றும் நோக்கங்களுக்கு ஏற்ப வடிவமைக்கப்பட்ட AI தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும்.