ఓపెన్AI యొక్క o4-mini లాంగ్వేజ్ రీజనింగ్ మోడల్ కోసం థర్డ్-పార్టీ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలపర్‌లు ఉపబలన చక్కదన సెట్టింగ్(RFT) యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకునేందుకు ఓపెన్AI తలుపులు తెరిచింది. ఈ పరివర్తనాత్మక సామర్థ్యం సంస్థలకు వారి ప్రత్యేక కార్యాచరణ ప్రకృతి దృశ్యాలు, అంతర్గత నిఘంటువులు, వ్యూహాత్మక లక్ష్యాలు, శ్రామిక శక్తి డైనమిక్స్ మరియు విధాన చట్రాలకు ఖచ్చితంగా సరిపోయేలా మోడల్ యొక్క బెస్పోక్, ప్రైవేట్ వెర్షన్‌లను సృష్టించే అధికారాన్ని ఇస్తుంది.
మీ ఎంటర్‌ప్రైజ్ DNAకి AIని అనుగుణంగా మార్చడం
ఆవశ్యకంగా, ఈ అభివృద్ధి డెవలపర్‌లకు సాధారణంగా అందుబాటులో ఉండే మోడల్‌ను తీసుకోవడానికి మరియు ఓపెన్AI యొక్క సహజమైన ప్లాట్‌ఫారమ్ డాష్‌బోర్డ్‌ను ఉపయోగించి వారి నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా మలచడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ సంస్థ యొక్క ప్రస్తుత పర్యావరణ వ్యవస్థతో లోతుగా అనుసంధానించబడిన AI పరిష్కారాన్ని సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, సామర్థ్యాన్ని మరియు సంబంధాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది.
అతుకులు లేని విస్తరణ మరియు అనుసంధానం
చక్కదన సెట్టింగ్ ప్రక్రియ పూర్తయిన తర్వాత, అనుకూలీకరించిన మోడల్‌ను ఓపెన్AI యొక్క అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్(API) ద్వారా సజావుగా విస్తరించవచ్చు, ఇది దాని డెవలపర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క సమగ్ర భాగం. ఈ విస్తరణ AI మోడల్‌ను ఉద్యోగుల వర్క్‌స్టేషన్‌లు, సమగ్ర డేటాబేస్‌లు మరియు అనేక రకాల అప్లికేషన్‌లకు కనెక్ట్ చేస్తూ కంపెనీ యొక్క అంతర్గత నెట్‌వర్క్‌తో ప్రత్యక్ష అనుసంధానానికి అనుమతిస్తుంది.
అనుకూల AIతో ఉద్యోగులకు సాధికారత
ఉద్యోగులు అనుకూల అంతర్గత చాట్‌బాట్ లేదా అనుకూలీకరించిన ఓపెన్AI GPTతో సంభాషించగలరు, ప్రైవేట్, యాజమాన్య కంపెనీ జ్ఞానాన్ని సులభంగా యాక్సెస్ చేయగలరు. మోడల్ యొక్క RFT వెర్షన్ ద్వారా నడపబడే ఈ సామర్థ్యం, కంపెనీ ఉత్పత్తులు మరియు విధానాలపై సమాచారాన్ని త్వరగా తిరిగి పొందడానికి అనుమతిస్తుంది, అలాగే కంపెనీ బ్రాండ్ వాయిస్‌ను ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించే కొత్త కమ్యూనికేషన్‌లు మరియు అనుషంగికాలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఒక హెచ్చరిక మాట: సంభావ్య నష్టాలను పరిష్కరించడం
చక్కదన సెట్టింగ్ చేసిన మోడళ్లలో సంభావ్య దుర్బలత్వం ఉందని పరిశోధన సూచిస్తుందని గుర్తించడం చాలా అవసరం, వాటిని జైల్‌బ్రేక్‌లు మరియు భ్రమలకు మరింత గురి చేస్తుంది. కాబట్టి, జాగ్రత్తతో కొనసాగడం మరియు ఈ నష్టాలను తగ్గించడానికి బలమైన రక్షణలను అమలు చేయడం చాలా ముఖ్యం.
మోడల్ ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క హోరిజోన్‌ను విస్తరించడం
ఈ ప్రారంభం ఓపెన్AI యొక్క మోడల్ ఆప్టిమైజేషన్ టూల్‌కిట్ యొక్క ముఖ్యమైన విస్తరణను సూచిస్తుంది, పర్యవేక్షించబడిన చక్కదన సెట్టింగ్ (SFT) యొక్క పరిమితులను అధిగమించింది. RFT సంక్లిష్టమైన, డొమైన్-నిర్దిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి మరింత బహుముఖ మరియు సూక్ష్మమైన విధానాన్ని పరిచయం చేస్తుంది, సంస్థలకు వారి AI విస్తరణలపై అసమానమైన నియంత్రణను అందిస్తుంది.
GPT-4.1 నానో కోసం పర్యవేక్షించబడిన చక్కదన సెట్టింగ్
RFT ప్రకటనతో పాటు, ఓపెన్AI దాని GPT-4.1 నానో మోడల్‌కు ఇప్పుడు పర్యవేక్షించబడిన చక్కదన సెట్టింగ్‌కు మద్దతు ఉందని వెల్లడించింది. దాని స్థోమత మరియు వేగానికి ప్రసిద్ధి చెందిన ఈ మోడల్, ఖర్చుతో కూడుకున్న AI పరిష్కారాలను కోరుకునే సంస్థలకు బలవంతపు ఎంపికను అందిస్తుంది.
ఉపబలన చక్కదన సెట్టింగ్ యొక్క శక్తిని ఆవిష్కరించడం
RFT ఓపెన్AI యొక్క o4-mini రీజనింగ్ మోడల్ యొక్క ప్రత్యేక వెర్షన్‌ను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, వినియోగదారు లేదా వారి సంస్థ/సంస్థ యొక్క నిర్దిష్ట లక్ష్యాలకు స్వయంచాలకంగా అనుగుణంగా ఉంటుంది. శిక్షణ ప్రక్రియలో అభిప్రాయ లూప్‌ను అమలు చేయడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది, ఇది ఇప్పుడు పెద్ద సంస్థలు మరియు స్వతంత్ర డెవలపర్‌లలోని డెవలపర్‌లకు ఓపెన్AI యొక్క యూజర్ ఫ్రెండ్లీ ఆన్‌లైన్ డెవలపర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ద్వారా అందుబాటులో ఉంది.
మోడల్ శిక్షణలో ఒక నమూనా మార్పు
స్థిరమైన ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలతో శిక్షణపై ఆధారపడే సాంప్రదాయ పర్యవేక్షిత అభ్యాసం వలె కాకుండా, RFT ప్రతి ప్రాంప్ట్ కోసం బహుళ అభ్యర్థి ప్రతిస్పందనలను అంచనా వేయడానికి గ్రేడర్ మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. శిక్షణ అల్గారిథమ్ తరువాత అధిక స్కోరింగ్ అవుట్‌పుట్‌లకు అనుకూలంగా మోడల్ యొక్క బరువులను తెలివిగా సర్దుబాటు చేస్తుంది, ఇది మరింత మెరుగైన మరియు ఖచ్చితమైన మోడల్‌కు దారితీస్తుంది.
సూక్ష్మమైన లక్ష్యాలతో AIని సమలేఖనం చేయడం
ఈ వినూత్న నిర్మాణం వినియోగదారులకు నిర్దిష్ట "హౌస్ స్టైల్" కమ్యూనికేషన్ మరియు పరిభాషను స్వీకరించడం, కఠినమైన భద్రతా నియమాలకు కట్టుబడి ఉండటం, వాస్తవిక ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్వహించడం మరియు అంతర్గత విధానాలకు అనుగుణంగా ఉండటంతో సహా విభిన్న శ్రేణి సూక్ష్మమైన లక్ష్యాలతో మోడల్‌లను సమలేఖనం చేయడానికి వినియోగదారులకు అధికారం ఇస్తుంది.
ఉపబలన చక్కదన సెట్టింగ్‌ను అమలు చేయడం: దశల వారీ గైడ్
RFTని సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి, వినియోగదారులు నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అనుసరించాలి:
- గ్రేడింగ్ ఫంక్షన్‌ను నిర్వచించండి: మోడల్ యొక్క ప్రతిస్పందనలను అంచనా వేయడానికి స్పష్టమైన మరియు లక్ష్యం పద్ధతిని ఏర్పాటు చేయడం ఇందులో ఉంటుంది. వినియోగదారులు వారి స్వంత గ్రేడింగ్ ఫంక్షన్‌ను సృష్టించవచ్చు లేదా ఓపెన్AI యొక్క మోడల్-ఆధారిత గ్రేడర్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.
- డేటాసెట్‌ను అప్‌లోడ్ చేయండి: మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ప్రాంప్ట్‌లు మరియు ధ్రువీకరణ చీలికలను కలిగి ఉన్న సమగ్ర డేటాసెట్ అవసరం. ఈ డేటాసెట్ సంస్థ యొక్క నిర్దిష్ట పనులు మరియు లక్ష్యాలను ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించాలి.
- శిక్షణ ఉద్యోగాన్ని కాన్ఫిగర్ చేయండి: శిక్షణ ఉద్యోగాన్ని API లేదా చక్కదన సెట్టింగ్ డాష్‌బోర్డ్ ద్వారా కాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు, వినియోగదారులకు ప్రక్రియపై వశ్యత మరియు నియంత్రణను అందిస్తుంది.
- పురోగతిని పర్యవేక్షించండి మరియు పునరావృతం చేయండి: మెరుగుదల కోసం ప్రాంతాలను గుర్తించడానికి శిక్షణ పురోగతిని నిరంతరం పర్యవేక్షించడం చాలా కీలకం. మోడల్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి వినియోగదారులు చెక్‌పాయింట్‌లను సమీక్షించవచ్చు మరియు డేటా లేదా గ్రేడింగ్ లాజిక్‌పై పునరావృతం చేయవచ్చు.
మద్దతు ఉన్న మోడల్‌లు మరియు లభ్యత
ప్రస్తుతం, RFT ప్రత్యేకంగా o-సిరీస్ రీజనింగ్ మోడల్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది, o4-mini మోడల్ ప్రధాన దృష్టిగా ఉంది. ఇది వినియోగదారులు వారి నిర్దిష్ట అనువర్తనాల కోసం RFT యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుంది.
నిజ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు: ప్రారంభ ఎంటర్‌ప్రైజ్ వినియోగ సందర్భాలు
ఓపెన్AI యొక్క ప్లాట్‌ఫారమ్ వివిధ పరిశ్రమలలో RFTని విజయవంతంగా అమలు చేసిన ప్రారంభ స్వీకర్తలను ప్రదర్శిస్తుంది:
- అకార్డెన్స్ AI: సంక్లిష్టమైన పన్ను విశ్లేషణ పనుల కోసం 39% గణనీయమైన ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించింది, పన్ను రీజనింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌లపై అన్ని ప్రముఖ మోడళ్లను అధిగమించింది.
- అంబియన్స్ హెల్త్‌కేర్: ICD-10 వైద్య కోడ్ అసైన్‌మెంట్ కోసం బంగారు-ప్యానెల్ డేటాసెట్‌పై వైద్యుడు బేస్‌లైన్‌లపై మోడల్ పనితీరును 12 పాయింట్లు మెరుగుపరిచింది.
- హార్వే: న్యాయపరమైన పత్ర విశ్లేషణ కోసం ఉల్లేఖన సంగ్రహణ F1 స్కోర్‌లను 20% పెంచింది, వేగవంతమైన అనుమితిని సాధిస్తూ GPT-4oతో ఖచ్చితత్వంతో సరిపోతుంది.
- రన్‌లూప్: సింటాక్స్-అవేర్ గ్రేడర్‌లు మరియు AST ధ్రువీకరణ లాజిక్‌ను ఉపయోగించి స్ట్రైప్ API కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడంలో 12% మెరుగుదల సాధించింది.
- మైలో: అధిక-సంక్లిష్టత షెడ్యూలింగ్ పరిస్థితులలో సరిదిద్దడాన్ని 25 పాయింట్లు పెంచింది.
- సేఫ్టీకిట్: సూక్ష్మమైన కంటెంట్ మోడరేషన్ విధానాలను అమలు చేయడానికి ఉత్పత్తిలో మోడల్ F1ని 86% నుండి 90%కి పెంచింది.
- చిప్‌స్టాక్, థామ్సన్ రాయిటర్స్ మరియు ఇతర భాగస్వాములు: నిర్మాణాత్మక డేటా ఉత్పత్తి, న్యాయపరమైన పోలిక పనులు మరియు ధ్రువీకరణ వర్క్‌ఫ్లోలలో గణనీయమైన పనితీరు లాభాలను ప్రదర్శించారు.
ఈ విజయవంతమైన అమలులు స్పష్టంగా నిర్వచించబడిన టాస్క్ నిర్వచనాలు, నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్‌లు మరియు నమ్మకమైన మూల్యాంకన ప్రమాణాలతో సహా సాధారణ లక్షణాలను కలిగి ఉన్నాయి. సమర్థవంతమైన ఉపబలన చక్కదన సెట్టింగ్ మరియు సరైన ఫలితాలను సాధించడానికి ఈ అంశాలు చాలా కీలకం.
ప్రాప్యత మరియు ప్రోత్సాహకాలు
RFT ప్రస్తుతం ధృవీకరించబడిన సంస్థలకు అందుబాటులో ఉంది, సాంకేతికత బాధ్యతాయుతంగా మరియు సమర్థవంతంగా అమలు చేయబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది. సహకారాన్ని మరియు నిరంతర మెరుగుదలను ప్రోత్సహించడానికి, ఓపెన్AI వారి శిక్షణ డేటాసెట్‌లను ఓపెన్AIతో పంచుకునే బృందాలకు 50% తగ్గింపును అందిస్తుంది.
ధర మరియు బిల్లింగ్ నిర్మాణం: పారదర్శకత మరియు నియంత్రణ
పర్యవేక్షించబడిన లేదా ప్రాధాన్యత చక్కదన సెట్టింగ్ వలె కాకుండా, టోకెన్ ద్వారా బిల్ చేయబడుతుంది, RFT సమయం-ఆధారిత బిల్లింగ్ మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, క్రియాశీల శిక్షణ వ్యవధి ఆధారంగా ఛార్జ్ చేస్తుంది.
- కోర్ శిక్షణ సమయం: కోర్ శిక్షణ సమయానికి గంటకు $100 (మోడల్ రోల్‌అవుట్‌లు, గ్రేడింగ్, నవీకరణలు మరియు ధ్రువీకరణ సమయంలో వాల్-క్లాక్ సమయం).
- ప్రోరేటెడ్ బిల్లింగ్: సమయం సెకనుకు ప్రోరేట్ చేయబడుతుంది, ఖచ్చితమైన మరియు సరసమైన బిల్లింగ్‌ను నిర్ధారిస్తూరెండు దశాంశ స్థానాలకు గుండ్రంగా ఉంటుంది.
- మోడల్ మార్పు కోసం ఛార్జీలు: మోడల్‌ను నేరుగా సవరించే పనికి మాత్రమే ఛార్జీలు వర్తిస్తాయి. క్యూలు, భద్రతా తనిఖీలు మరియు నిష్క్రియ సెటప్ దశలు బిల్ చేయబడవు.
- గ్రేడర్ ఖర్చులు: ఓపెన్AI మోడల్‌లను గ్రేడర్‌లుగా ఉపయోగిస్తే (ఉదాహరణకు, GPT-4.1), గ్రేడింగ్ సమయంలో వినియోగించే అనుమితి టోకెన్‌లు ఓపెన్AI యొక్క ప్రామాణిక API రేట్లలో విడిగా బిల్ చేయబడతాయి. ప్రత్యామ్నాయంగా, వినియోగదారులు ఓపెన్ సోర్స్ ఎంపికలతో సహా బాహ్య మోడల్‌లను గ్రేడర్‌లుగా ఉపయోగించవచ్చు.
ఖర్చు విశ్లేషణ ఉదాహరణ
| సన్నివేశం | బిల్ చేయదగిన సమయం | ధర |
|---|---|---|
| 4 గంటల శిక్షణ | 4 గంటలు | $400 |
| 1.75 గంటలు (ప్రోరేటెడ్) | 1.75 గంటలు | $175 |
| 2 గంటల శిక్షణ + 1 గంట కోల్పోయింది | 2 గంటలు | $200 |
ఈ పారదర్శక ధరల నమూనా వినియోగదారులను ఖర్చులను నియంత్రించడానికి మరియు వారి శిక్షణ వ్యూహాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఓపెన్AI ఖర్చు నిర్వహణ కోసం ఈ క్రింది వ్యూహాలను సిఫార్సు చేస్తుంది:
- తేలికపాటి గ్రేడర్‌లను ఉపయోగించండి: సాధ్యమైనప్పుడల్లా కంప్యూటేషనల్ ఖర్చులను తగ్గించడానికి సమర్థవంతమైన గ్రేడర్‌లను ఉపయోగించండి.
- ధ్రువీకరణ ఫ్రీక్వెన్సీని ఆప్టిమైజ్ చేయండి: అవసరమైతే తప్ప అధిక ధ్రువీకరణను నివారించండి, ఇది శిక్షణ సమయాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
- చిన్నగా ప్రారంభించండి: అంచనాలను క్రమాంకనం చేయడానికి మరియు శిక్షణ పారామితులను మెరుగుపరచడానికి చిన్న డేటాసెట్‌లు లేదా చిన్న రన్‌లతో ప్రారంభించండి.
- పర్యవేక్షించండి మరియు పాజ్ చేయండి: API లేదా డాష్‌బోర్డ్ సాధనాలను ఉపయోగించి శిక్షణ పురోగతిని నిరంతరం పర్యవేక్షించండి మరియు అనవసరమైన ఖర్చులను నివారించడానికి అవసరమైన విధంగా పాజ్ చేయండి.
ఓపెన్AI యొక్క బిల్లింగ్ పద్ధతి, "కాప్చర్డ్ ఫార్వర్డ్ ప్రోగ్రెస్" అని పిలుస్తారు, వినియోగదారులు విజయవంతంగా పూర్తయిన మరియు నిలుపుకున్న మోడల్ శిక్షణ దశలకు మాత్రమే బిల్ చేయబడతారని నిర్ధారిస్తుంది.
మీ సంస్థకు RFT సరైన పెట్టుబడినా?
వాస్తవ-ప్రపంచ వినియోగ సందర్భాలకు భాషా నమూనాలను స్వీకరించడానికి ఉపబలన చక్కదన సెట్టింగ్ మరింత వ్యక్తీకరణ మరియు నియంత్రించదగిన విధానాన్ని అందిస్తుంది. నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్‌లు, కోడ్-ఆధారిత మరియు మోడల్-ఆధారిత గ్రేడర్‌లు మరియు సమగ్ర API నియంత్రణ కోసం దాని మద్దతుతో, RFT మోడల్ విస్తరణలో కొత్త స్థాయి అనుకూలీకరణను అన్‌లాక్ చేస్తుంది.
కార్యాచరణ లేదా సమ్మతి లక్ష్యాలతో నమూనాలను సమలేఖనం చేయడానికి చూస్తున్న సంస్థలకు, మొదటి నుండి ఉపబలన అభ్యాస మౌలిక సదుపాయాలను నిర్మించాల్సిన అవసరాన్ని తొలగించే బలవంతపు పరిష్కారాన్ని RFT అందిస్తుంది. పనులను జాగ్రత్తగా రూపొందించడం మరియు బలమైన మూల్యాంకన పద్ధతులను అమలు చేయడం ద్వారా, సంస్థలు RFT యొక్క శక్తిని ఉపయోగించి వారి ప్రత్యేక అవసరాలు మరియు లక్ష్యాలకు ఖచ్చితంగా సరిపోయే AI పరిష్కారాలను సృష్టించగలవు.