Kişiselleştirilmiş AI: OpenAI o4-mini ile Güçlendirme

OpenAI, yazılım geliştiricilerine yönelik çığır açan bir adım atarak, yenilikçi o4-mini dil akıl yürütme modeli için takviyeli ince ayar (RFT) gücünü kullanıma açtı. Bu dönüştürücü yetenek, kuruluşların, benzersiz operasyonel ortamlarına, dahili sözlüklerine, stratejik hedeflerine, işgücü dinamiklerine ve prosedürel çerçevelerine titizlikle uyarlanmış, modelin ısmarlama, özel versiyonlarını oluşturmalarını sağlıyor.

AI’yı İşletmenizin DNA’sına Göre Uyarlama

Esasen, bu gelişme, geliştiricilere, genel olarak erişilebilir modeli alma ve OpenAI’ın sezgisel platform panosundan yararlanarak, özel gereksinimleriyle tam olarak uyumlu hale getirme yeteneği veriyor. Bu süreç, kuruluşun mevcut ekosistemiyle derinlemesine entegre edilmiş, verimliliği ve uygunluğu artıran bir AI çözümü oluşturulmasını sağlıyor.

Kusursuz Dağıtım ve Entegrasyon

İnce ayar işlemi tamamlandıktan sonra, özelleştirilmiş model, OpenAI’ın geliştirici platformunun ayrılmaz bir bileşeni olan uygulama programlama arayüzü (API) aracılığıyla sorunsuz bir şekilde dağıtılabilir. Bu dağıtım, AI modelini çalışan iş istasyonlarına, kapsamlı veritabanlarına ve çok çeşitli uygulamalara bağlayarak, şirketin dahili ağıyla doğrudan entegrasyonu sağlıyor.

Çalışanları Özel AI ile Güçlendirme

Çalışanların, özel bir dahili sohbet robotuyla veya özel bir OpenAI GPT’si ile etkileşim kurabildiğini ve özel, tescilli şirket bilgisine kolaylıkla erişebildiğini hayal edin. Modelin RFT sürümü tarafından yönlendirilen bu yetenek, şirket ürünleri ve politikaları hakkında hızlı bilgi alınmasına ve şirketin marka sesini mükemmel bir şekilde yansıtan yeni iletişimler ve ek materyallerin oluşturulmasına olanak tanıyor.

Bir Uyarı: Olası Risklerin Ele Alınması

Araştırmaların, ince ayarlı modellerde potansiyel bir güvenlik açığına işaret ettiğini ve bu modelleri jailbreak’lere ve halüsinasyonlara karşı potansiyel olarak daha duyarlı hale getirdiğini kabul etmek zorunludur. Bu nedenle, dikkatli olmak ve bu riskleri azaltmak için sağlam güvenlik önlemleri uygulamak çok önemlidir.

Model Optimizasyonunun Ufkunun Genişletilmesi

Bu lansman, OpenAI’ın model optimizasyon araç setinin önemli bir genişlemesini işaret ediyor ve denetimli ince ayar (SFT) sınırlamalarının ötesine geçiyor. RFT, karmaşık, alana özgü görevleri ele almak için daha çok yönlü ve nüanslı bir yaklaşım sunarak, kuruluşlara AI dağıtımları üzerinde eşsiz kontrol sağlıyor.

GPT-4.1 Nano için Denetimli İnce Ayar

RFT duyurusuna ek olarak, OpenAI, denetimli ince ayarın artık GPT-4.1 nano modeli için desteklendiğini de açıkladı. Uygun fiyatlılığı ve hızıyla tanınan bu model, uygun maliyetli AI çözümleri arayan kuruluşlar için çekici bir seçenek sunuyor.

Takviyeli İnce Ayarın Gücünü Ortaya Çıkarma

RFT, OpenAI’ın o4-mini akıl yürütme modelinin özel bir sürümünün oluşturulmasını kolaylaştırır ve kullanıcının veya kuruluşunun/işletmesinin belirli hedeflerine otomatik olarak uyum sağlar. Bu, eğitim sürecinde bir geri bildirim döngüsünün uygulanmasıyla elde edilir; bu, artık büyük işletmelerdeki geliştiriciler ve bağımsız geliştiriciler tarafından, OpenAI’ın kullanıcı dostu çevrimiçi geliştirici platformu aracılığıyla kolayca erişilebilir bir yetenektir.

Model Eğitiminde Bir Paradigma Değişimi

Sabit bir soru ve cevap kümesiyle eğitime dayanan geleneksel denetimli öğrenmenin aksine, RFT, her istem için birden çok aday yanıtı değerlendirmek için bir derecelendirici modeli kullanır. Eğitim algoritması daha sonra, daha rafine ve doğru bir modelle sonuçlanan yüksek puanlı çıktıları desteklemek için modelin ağırlıklarını akıllıca ayarlar.

AI’yı Nüanslı Hedeflerle Hizalama

Bu yenilikçi yapı, müşterilerin, belirli bir "ev stili" iletişim ve terminoloji benimsemesi, katı güvenlik kurallarına uyulması, olgusal doğruluğun korunması ve dahili politikalara uyulması dahil olmak üzere, modelleri çeşitli nüanslı hedeflerle hizalamalarını sağlar.

Takviyeli İnce Ayarın Uygulanması: Adım Adım Kılavuz

RFT’yi etkili bir şekilde uygulamak için, kullanıcıların yapılandırılmış bir yaklaşımı izlemesi gerekir:

1. Bir Derecelendirme İşlevi Tanımlayın: Bu, modelin yanıtlarını değerlendirmek için açık ve nesnel bir yöntem oluşturmayı içerir. Kullanıcılar kendi derecelendirme işlevlerini oluşturabilir veya OpenAI’ın model tabanlı derecelendiricilerini kullanabilir.
2. Bir Veri Kümesi Yükleyin: Modeli eğitmek için istemler ve doğrulama bölmeleri içeren kapsamlı bir veri kümesi gereklidir. Bu veri kümesi, kuruluşun belirli görevlerini ve hedeflerini doğru bir şekilde yansıtmalıdır.
3. Bir Eğitim İşini Yapılandırın: Eğitim işi, API veya ince ayar panosu aracılığıyla yapılandırılabilir ve kullanıcılara süreç üzerinde esneklik ve kontrol sağlar.
4. İlerlemeyi İzleyin ve Yineleyin: İyileştirme alanlarını belirlemek için eğitim ilerlemesinin sürekli olarak izlenmesi çok önemlidir. Kullanıcılar, kontrol noktalarını inceleyebilir ve modelin performansını optimize etmek için veri veya derecelendirme mantığını yineleyebilir.

Desteklenen Modeller ve Kullanılabilirlik

Şu anda, RFT yalnızca o-serisi akıl yürütme modellerini desteklemektedir ve o4-mini modeli birincil odak noktasıdır. Bu, kullanıcıların belirli uygulamaları için RFT’nin tam potansiyelinden yararlanabilmelerini sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları: Erken Dönem Kurumsal Kullanım Örnekleri

OpenAI’ın platformu, RFT’yi çeşitli sektörlerde başarıyla uygulayan çeşitli erken benimseyenleri sergiliyor:

• Accordance AI: Karmaşık vergi analizi görevlerinde %39’luk olağanüstü bir doğruluk iyileştirmesi elde ederek, vergi akıl yürütme kıyaslama testlerinde önde gelen tüm modelleri geride bıraktı.
• Ambience Healthcare: ICD-10 tıbbi kod ataması için altın panel veri kümesinde doktor temel çizgilerinin üzerinde 12 puanlık bir model performansı iyileştirmesi elde etti.
• Harvey: Hukuki belge analizi için alıntı çıkarma F1 puanlarını %20 artırarak, daha hızlı çıkarım elde ederken GPT-4o ile doğrulukta eşleşti.
• Runloop: Sözdizimi farkında derecelendiriciler ve AST doğrulama mantığı kullanarak Stripe API kod parçacıkları oluşturmada %12’lik bir iyileşme elde etti.
• Milo: Yüksek karmaşıklıkta planlama durumlarında doğruluğu 25 puan artırdı.
• SafetyKit: Nüanslı içerik denetleme politikalarını uygulamak için model F1’ini üretimde %86’dan %90’a çıkardı.
• ChipStack, Thomson Reuters ve diğer ortaklar: Yapılandırılmış veri oluşturma, yasal karşılaştırma görevleri ve doğrulama iş akışlarında önemli performans kazanımları gösterdi.

Bu başarılı uygulamalar, açıkça tanımlanmış görev tanımları, yapılandırılmış çıktı formatları ve güvenilir değerlendirme kriterleri dahil olmak üzere ortak özelliklere sahiptir. Bu unsurlar, etkili takviyeli ince ayar ve optimum sonuçlar elde etmek için çok önemlidir.

Erişilebilirlik ve Teşvikler

RFT şu anda, teknolojinin sorumlu ve etkili bir şekilde konuşlandırılmasını sağlamak için doğrulanmış kuruluşlara sunulmaktadır. İşbirliğini ve sürekli iyileştirmeyi teşvik etmek için, OpenAI, eğitim veri kümelerini OpenAI ile paylaşan ekiplere %50 indirim sunuyor.

Fiyatlandırma ve Faturalandırma Yapısı: Şeffaflık ve Kontrol

Token başına faturalandırılan denetimli veya tercihli ince ayarın aksine, RFT, aktif eğitim süresine göre ücretlendiren zaman tabanlı bir faturalandırma modeli kullanır.

• Temel Eğitim Süresi: Temel eğitim süresinin saati 100 ABD doları (model kullanıma sunma, derecelendirme, güncelleme ve doğrulama sırasındaki duvar saati süresi).
• Orantılı Faturalandırma: Süre, saniyeye göre orantılı olarak hesaplanır ve doğru ve adil faturalandırma sağlamak için iki ondalık basamağa yuvarlanır.
• Model Değişikliği Ücretleri: Ücretler yalnızca modeli doğrudan değiştiren çalışmalar için geçerlidir. Kuyruklar, güvenlik kontrolleri ve boşta kurulum aşamaları faturalandırılmaz.
• Derecelendirme Maliyetleri: OpenAI modelleri derecelendirici olarak kullanılıyorsa (örneğin, GPT-4.1), derecelendirme sırasında tüketilen çıkarım belirteçleri OpenAI’ın standart API oranlarında ayrıca faturalandırılır. Alternatif olarak, kullanıcılar açık kaynak seçenekleri dahil olmak üzere harici modelleri derecelendirici olarak kullanabilir.

Maliyet Dağılımı Örneği

Bu şeffaf fiyatlandırma modeli, kullanıcıların maliyetleri kontrol etmelerini ve eğitim stratejilerini optimize etmelerini sağlıyor. OpenAI, maliyet yönetimi için aşağıdaki stratejileri öneriyor:

• Hafif Derecelendiriciler Kullanın: Hesaplama maliyetlerini en aza indirmek için mümkün olduğunca verimli derecelendiriciler kullanın.
• Doğrulama Sıklığını Optimize Edin: Gerekli olmadıkça aşırı doğrulamadan kaçının, çünkü bu eğitim süresini önemli ölçüde etkileyebilir.
• Küçük Başlayın: Beklentileri kalibre etmek ve eğitim parametrelerini iyileştirmek için daha küçük veri kümeleri veya daha kısa çalıştırmalarla başlayın.
• İzleyin ve Duraklatın: API veya pano araçlarını kullanarak eğitim ilerlemesini sürekli olarak izleyin ve gereksiz maliyetlerden kaçınmak için gerektiğinde duraklatın.

OpenAI’ın "yakalanan ileri ilerleme" olarak bilinen faturalandırma yöntemi, kullanıcıların yalnızca başarıyla tamamlanan ve korunan model eğitim adımları için faturalandırılmasını sağlar.

RFT, Kuruluşunuz İçin Doğru Yatırım mı?

Takviyeli ince ayar, dil modellerini gerçek dünya kullanım durumlarına uyarlamak için daha etkileyici ve kontrol edilebilir bir yaklaşım sunar. Yapılandırılmış çıktılar, kod tabanlı ve model tabanlı derecelendiriciler ve kapsamlı API kontrolü desteğiyle RFT, model dağıtımında yeni bir özelleştirme düzeyi açar.

Modelleri operasyonel veya uyumluluk hedefleriyle uyumlu hale getirmek isteyen kuruluşlar için RFT, sıfırdan takviyeli öğrenme altyapısı oluşturma ihtiyacını ortadan kaldıran zorlayıcı bir çözüm sunar. Görevleri dikkatlice tasarlayarak ve sağlam değerlendirme yöntemleri uygulayarak, kuruluşlar benzersiz ihtiyaçlarına ve hedeflerine tam olarak uyarlanmış AI çözümleri oluşturmak için RFT’nin gücünden yararlanabilir.