Trong một bước đột phá, OpenAI đã mở ra cánh cửa cho các nhà phát triển phần mềm bên thứ ba khai thác sức mạnh của Reinforcement Fine-Tuning (RFT) cho mô hình lý luận ngôn ngữ o4-mini đầy sáng tạo của mình. Khả năng chuyển đổi này trao quyền cho các tổ chức tạo ra các phiên bản riêng tư, tùy chỉnh của mô hình, được điều chỉnh tỉ mỉ theo bối cảnh hoạt động, từ vựng nội bộ, mục tiêu chiến lược, động lực lực lượng lao động và khung thủ tục độc đáo của họ.
Điều chỉnh AI theo DNA của Doanh nghiệp của bạn
Về bản chất, sự tiến bộ này cấp cho các nhà phát triển khả năng lấy mô hình có thể truy cập chung và định hình nó để phù hợp chính xác với các yêu cầu cụ thể của họ, tận dụng trang tổng quan nền tảng trực quan của OpenAI. Quá trình này cho phép tạo ra một giải pháp AI được tích hợp sâu sắc với hệ sinh thái hiện có của tổ chức, thúc đẩy hiệu quả và phù hợp.
Triển khai và Tích hợp Liền mạch
Sau khi quá trình tinh chỉnh hoàn tất, mô hình tùy chỉnh có thể được triển khai liền mạch thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API) của OpenAI, một thành phần không thể thiếu trong nền tảng nhà phát triển của nó. Việc triển khai này cho phép tích hợp trực tiếp với mạng nội bộ của công ty, kết nối mô hình AI với máy trạm của nhân viên, cơ sở dữ liệu toàn diện và một loạt các ứng dụng rộng rãi.
Trao quyền cho Nhân viên bằng AI Tùy chỉnh
Hãy tưởng tượng một kịch bản mà nhân viên có thể tương tác với một chatbot nội bộ tùy chỉnh hoặc một OpenAI GPT được điều chỉnh, truy cập kiến thức công ty độc quyền, riêng tư một cách dễ dàng. Khả năng này, được thúc đẩy bởi phiên bản RFT của mô hình, cho phép truy xuất nhanh thông tin về các sản phẩm và chính sách của công ty, cũng như tạo ra các thông tin liên lạc và tài sản thế chấp mới phản ánh hoàn hảo tiếng nói thương hiệu của công ty.
Một Lời Cảnh báo: Giải quyết các Rủi ro Tiềm ẩn
Điều bắt buộc là phải thừa nhận rằng nghiên cứu đã chỉ ra một lỗ hổng tiềm ẩn trong các mô hình được tinh chỉnh, khiến chúng có khả năng dễ bị jailbreak và ảo giác hơn. Do đó, điều quan trọng là phải tiến hành thận trọng và thực hiện các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ để giảm thiểu những rủi ro này.
Mở rộng Chân trời của Tối ưu hóa Mô hình
Sự ra mắt này đánh dấu một sự mở rộng đáng kể của bộ công cụ tối ưu hóa mô hình của OpenAI, vượt ra ngoài những hạn chế của Supervised Fine-Tuning (SFT). RFT giới thiệu một phương pháp linh hoạt và sắc thái hơn để xử lý các tác vụ phức tạp, dành riêng cho miền, cung cấp cho các tổ chức khả năng kiểm soát chưa từng có đối với việc triển khai AI của họ.
Supervised Fine-Tuning cho GPT-4.1 Nano
Ngoài thông báo RFT, OpenAI cũng đã tiết lộ rằng Supervised Fine-Tuning hiện được hỗ trợ cho mô hình GPT-4.1 nano của mình. Mô hình này, nổi tiếng về khả năng chi trả và tốc độ, cung cấp một tùy chọn hấp dẫn cho các tổ chức đang tìm kiếm các giải pháp AI hiệu quả về chi phí.
Tiết lộ Sức mạnh của Reinforcement Fine-Tuning
RFT tạo điều kiện tạo ra một phiên bản chuyên biệt của mô hình lý luận o4-mini của OpenAI, tự động thích ứng với các mục tiêu cụ thể của người dùng hoặc doanh nghiệp/tổ chức của họ. Điều này đạt được thông qua việc triển khai một vòng phản hồi trong quá trình đào tạo, một khả năng hiện có thể dễ dàng truy cập được cho các nhà phát triển tại các doanh nghiệp lớn và các nhà phát triển độc lập, tất cả thông qua nền tảng nhà phát triển trực tuyến thân thiện với người dùng của OpenAI.
Một Sự thay đổi Mô hình trong Đào tạo Mô hình
Không giống như học tập có giám sát truyền thống, dựa vào đào tạo với một bộ câu hỏi và câu trả lời cố định, RFT sử dụng mô hình chấm điểm để đánh giá nhiều phản hồi ứng cử viên cho mỗi lời nhắc. Sau đó, thuật toán đào tạo điều chỉnh một cách thông minh các trọng số của mô hình để ưu tiên các đầu ra có điểm số cao, dẫn đến một mô hình tinh tế và chính xác hơn.
Điều chỉnh AI với các Mục tiêu Sắc thái
Cấu trúc sáng tạo này trao quyền cho khách hàng để điều chỉnh các mô hình với một loạt các mục tiêu sắc thái khác nhau, bao gồm việc áp dụng một “phong cách nhà” cụ thể về giao tiếp và thuật ngữ, tuân thủ các quy tắc an toàn nghiêm ngặt, duy trì tính chính xác thực tế và tuân thủ các chính sách nội bộ.
Thực hiện Reinforcement Fine-Tuning: Hướng dẫn Từng bước
Để thực hiện RFT một cách hiệu quả, người dùng cần tuân theo một phương pháp có cấu trúc:
- Xác định Hàm Chấm điểm: Điều này bao gồm việc thiết lập một phương pháp rõ ràng và khách quan để đánh giá các phản hồi của mô hình. Người dùng có thể tạo hàm chấm điểm của riêng họ hoặc sử dụng trình chấm điểm dựa trên mô hình của OpenAI.
- Tải lên Bộ dữ liệu: Một bộ dữ liệu toàn diện chứa các lời nhắc và phân chia xác thực là điều cần thiết để đào tạo mô hình. Bộ dữ liệu này phải phản ánh chính xác các nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể của tổ chức.
- Định cấu hình Công việc Đào tạo: Công việc đào tạo có thể được định cấu hình thông qua API hoặc trang tổng quan tinh chỉnh, cung cấp cho người dùng sự linh hoạt và kiểm soát quá trình.
- Theo dõi Tiến độ và Lặp lại: Liên tục theo dõi tiến độ đào tạo là rất quan trọng để xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Người dùng có thể xem xét các điểm kiểm tra và lặp lại dữ liệu hoặc logic chấm điểm để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.
Các Mô hình và Tính khả dụng được Hỗ trợ
Hiện tại, RFT chỉ hỗ trợ các mô hình lý luận o-series, với mô hình o4-mini là trọng tâm chính. Điều này đảm bảo rằng người dùng có thể tận dụng toàn bộ tiềm năng của RFT cho các ứng dụng cụ thể của họ.
Ứng dụng Thực tế: Các Trường hợp Sử dụng Doanh nghiệp Ban đầu
Nền tảng của OpenAI giới thiệu một loạt các nhà áp dụng sớm đã triển khai thành công RFT trên nhiều ngành khác nhau:
- Accordance AI: Đạt được mức cải thiện đáng kể 39% về độ chính xác cho các nhiệm vụ phân tích thuế phức tạp, vượt qua tất cả các mô hình hàng đầu về các chuẩn mực lý luận thuế.
- Ambience Healthcare: Cải thiện hiệu suất mô hình thêm 12 điểm so với đường cơ sở của bác sĩ trên bộ dữ liệu bảng vàng cho việc chỉ định mã y tế ICD-10.
- Harvey: Nâng cao điểm số F1 trích xuất trích dẫn thêm 20% cho phân tích tài liệu pháp lý, phù hợp với GPT-4o về độ chính xác trong khi đạt được suy luận nhanh hơn.
- Runloop: Đạt được mức cải thiện 12% trong việc tạo đoạn mã Stripe API bằng cách sử dụng trình chấm điểm nhận biết cú pháp và logic xác thực AST.
- Milo: Tăng độ chính xác trong các tình huống lên lịch có độ phức tạp cao thêm 25 điểm.
- SafetyKit: Tăng F1 mô hình từ 86% lên 90% trong sản xuất để thực thi các chính sách kiểm duyệt nội dung sắc thái.
- ChipStack, Thomson Reuters và các đối tác khác: Chứng minh những cải thiện đáng kể về hiệu suất trong tạo dữ liệu có cấu trúc, nhiệm vụ so sánh pháp lý và quy trình công việc xác minh.
Những triển khai thành công này có những đặc điểm chung, bao gồm các định nghĩa nhiệm vụ được xác định rõ ràng, định dạng đầu ra có cấu trúc và tiêu chí đánh giá đáng tin cậy. Những yếu tố này rất quan trọng để tinh chỉnh củng cố hiệu quả và đạt được kết quả tối ưu.
Khả năng Tiếp cận và Ưu đãi
RFT hiện có sẵn cho các tổ chức đã được xác minh, đảm bảo rằng công nghệ được triển khai một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Để khuyến khích sự hợp tác và cải tiến liên tục, OpenAI cung cấp chiết khấu 50% cho các nhóm chia sẻ bộ dữ liệu đào tạo của họ với OpenAI.
Cấu trúc Giá cả và Thanh toán: Tính minh bạch và Kiểm soát
Không giống như tinh chỉnh có giám sát hoặc ưu tiên, được thanh toán cho mỗi mã thông báo, RFT sử dụng mô hình thanh toán dựa trên thời gian, tính phí dựa trên thời lượng đào tạo đang hoạt động.
- Thời gian Đào tạo Cốt lõi: 100 đô la cho mỗi giờ thời gian đào tạo cốt lõi (thời gian đồng hồ treo tường trong quá trình triển khai mô hình, chấm điểm, cập nhật và xác thực).
- Thanh toán Tỷ lệ: Thời gian được tính theo tỷ lệ theo giây, làm tròn đến hai chữ số thập phân, đảm bảo thanh toán chính xác và công bằng.
- Phí sửa đổi Mô hình: Phí chỉ áp dụng cho công việc sửa đổi trực tiếp mô hình. Hàng đợi, kiểm tra an toàn và các giai đoạn thiết lập nhàn rỗi không được tính phí.
- Chi phí Chấm điểm: Nếu các mô hình OpenAI được sử dụng làm trình chấm điểm (ví dụ: GPT-4.1), các mã thông báo suy luận được tiêu thụ trong quá trình chấm điểm sẽ được thanh toán riêng theo tỷ lệ API tiêu chuẩn của OpenAI. Ngoài ra, người dùng có thể tận dụng các mô hình bên ngoài, bao gồm cả các tùy chọn nguồn mở, làm trình chấm điểm.
Ví dụ Phân tích Chi phí
| Kịch bản | Thời gian Có thể Thanh toán | Chi phí |
|---|---|---|
| 4 giờ đào tạo | 4 giờ | $400 |
| 1,75 giờ (tỷ lệ) | 1,75 giờ | $175 |
| 2 giờ đào tạo + 1 giờ bị mất | 2 giờ | $200 |
Mô hình định giá minh bạch này trao quyền cho người dùng để kiểm soát chi phí và tối ưu hóa các chiến lược đào tạo của họ. OpenAI khuyến nghị các chiến lược sau để quản lý chi phí:
- Sử dụng Trình Chấm điểm Nhẹ: Sử dụng các trình chấm điểm hiệu quả bất cứ khi nào có thể để giảm thiểu chi phí tính toán.
- Tối ưu hóa Tần suất Xác thực: Tránh xác thực quá mức trừ khi cần thiết, vì nó có thể ảnh hưởng đáng kể đến thời gian đào tạo.
- Bắt đầu Nhỏ: Bắt đầu với các bộ dữ liệu nhỏ hơn hoặc các lần chạy ngắn hơn để hiệu chỉnh kỳ vọng và tinh chỉnh các thông số đào tạo.
- Theo dõi và Tạm dừng: Liên tục theo dõi tiến độ đào tạo bằng các công cụ API hoặc trang tổng quan và tạm dừng khi cần thiết để tránh các chi phí không cần thiết.
Phương pháp thanh toán của OpenAI, được gọi là “tiến độ chuyển tiếp được chụp”, đảm bảo rằng người dùng chỉ bị tính phí cho các bước đào tạo mô hình đã hoàn thành thành công và được giữ lại.
RFT có Phải là Khoản Đầu tư Phù hợp cho Tổ chức của Bạn không?
Reinforcement Fine-Tuning cung cấp một phương pháp biểu cảm và có thể kiểm soát hơn để điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ cho các trường hợp sử dụng trong thế giới thực. Với sự hỗ trợ cho các đầu ra có cấu trúc, trình chấm điểm dựa trên mã và dựa trên mô hình và điều khiển API toàn diện, RFT mở ra một cấp độ tùy chỉnh mới trong việc triển khai mô hình.
Đối với các tổ chức đang tìm cách điều chỉnh các mô hình với các mục tiêu hoạt động hoặc tuân thủ, RFT cung cấp một giải pháp hấp dẫn giúp loại bỏ nhu cầu xây dựng cơ sở hạ tầng học tăng cường từ đầu. Bằng cách thiết kế cẩn thận các tác vụ và triển khai các phương pháp đánh giá mạnh mẽ, các tổ chức có thể tận dụng sức mạnh của RFT để tạo ra các giải pháp AI được điều chỉnh chính xác theo nhu cầu và mục tiêu riêng của họ.