释放AI力量：用强化学习微调o4-mini

赋能企业DNA：定制化AI

OpenAI 开创性地向第三方软件开发者开放了强化微调 (RFT) 功能，用于其创新的 o4-mini 语言推理模型。这一变革性的能力使组织能够创建定制的、私有的模型版本，这些版本经过精心调整，以适应其独特的运营环境、内部词汇、战略目标、劳动力动态和程序框架。

本质上，这一进步使开发人员能够采用通常可访问的模型，并利用 OpenAI 直观的平台仪表板将其塑造成与他们的特定需求精确对齐的模型。此过程能够创建与组织现有生态系统深度集成的 AI 解决方案，从而提高效率和相关性。

无缝部署和集成

微调过程完成后，可以通过 OpenAI 的应用程序编程接口 (API) 无缝部署定制模型，该接口是其开发者平台的组成部分。这种部署允许与公司内部网络直接集成，将 AI 模型连接到员工工作站、综合数据库和各种应用程序。

用定制AI赋能员工

想象一下这样一种情景：员工可以与定制的内部聊天机器人或定制的 OpenAI GPT 互动，轻松访问私有的、专有的公司知识。这种能力由模型的 RFT 版本驱动，可以快速检索有关公司产品和政策的信息，以及生成能够完美反映公司品牌声音的新的沟通和辅助材料。

警惕：解决潜在风险

必须承认的是，研究表明，微调模型中存在潜在的漏洞，这使得它们更容易受到越狱和幻觉的影响。因此，务必谨慎行事并实施强大的安全措施以减轻这些风险。

扩展模型优化视野

此次发布标志着 OpenAI 的模型优化工具包的重大扩展，超越了监督微调 (SFT) 的局限性。RFT 引入了一种更通用、更细致的方法来处理复杂的、特定于领域的任务，从而为组织提供对其 AI 部署的无与伦比的控制。

GPT-4.1 Nano的监督微调

除了 RFT 公告外，OpenAI 还透露，现在其 GPT-4.1 nano 模型支持监督微调。该模型以其经济性和速度而闻名，为寻求经济高效的 AI 解决方案的组织提供了一个引人注目的选择。

揭示强化微调的力量

RFT 有助于创建 OpenAI 的 o4-mini 推理模型的专用版本，该版本会自动适应用户或其企业/组织的特定目标。这是通过在训练过程中实施反馈循环来实现的，现在大型企业和独立开发者都可以通过 OpenAI 用户友好的在线开发者平台轻松访问此功能。

模型训练的范式转变

与传统的监督学习依赖于使用固定的问题和答案集进行训练不同，RFT 采用评分器模型来评估每个提示的多个候选响应。然后，训练算法智能地调整模型的权重，以支持高分输出，从而生成更精炼和准确的模型。

使AI与细致的目标对齐

这种创新结构使客户能够使模型与各种细致的目标对齐，包括采用特定的“内部风格”的沟通和术语、遵守严格的安全规则、保持事实准确性以及遵守内部政策。

实施强化微调：分步指南

为了有效地实施 RFT，用户需要遵循结构化的方法：

1. 定义评分函数： 这涉及建立一种清晰客观的方法来评估模型的响应。用户可以创建自己的评分函数，也可以使用 OpenAI 基于模型的评分器。
2. 上传数据集： 包含提示和验证分割的综合数据集对于训练模型至关重要。该数据集应准确反映组织的特定任务和目标。
3. 配置训练作业： 可以通过 API 或微调仪表板配置训练作业，从而为用户提供灵活性和对过程的控制。
4. 监控进度并迭代： 持续监控训练进度对于识别需要改进的领域至关重要。用户可以查看检查点并迭代数据或评分逻辑，以优化模型的性能。

支持的模型和可用性

目前，RFT 仅支持 o 系列推理模型，其中 o4-mini 模型是主要焦点。这确保用户可以充分利用 RFT 的全部潜力来满足他们的特定应用。

现实世界应用：早期企业用例

OpenAI 的平台展示了各种早期采用者，他们已成功地在各个行业中实施了 RFT：

• Accordance AI： 在复杂税务分析任务的准确性方面取得了显着提高 39% 的成果，超过了税务推理基准测试中的所有领先模型。
• Ambience Healthcare： 在 ICD-10 医疗代码分配的黄金面板数据集上，模型性能比医生基线提高了 12 个点。
• Harvey： 将法律文件分析的引文提取 F1 分数提高了 20%，在准确性方面与 GPT-4o 相匹配，同时实现了更快的推理。
• Runloop： 使用语法感知评分器和 AST 验证逻辑，在生成 Stripe API 代码段方面取得了 12% 的改进。
• Milo： 在高复杂性调度情况下的正确性提高了 25 个点。
• SafetyKit： 在强制执行细致的内容审核政策的生产中，模型 F1 从 86% 提高到 90%。
• ChipStack、Thomson Reuters 和其他合作伙伴： 在结构化数据生成、法律比较任务和验证工作流程中展示了显着的性能提升。

这些成功的实施具有共同特征，包括明确定义的任务定义、结构化的输出格式和可靠的评估标准。这些要素对于有效的强化微调和实现最佳结果至关重要。

可访问性和激励措施

RFT 目前可供经过验证的组织使用，确保以负责任和有效的方式部署该技术。为了鼓励协作和持续改进，OpenAI 为与 OpenAI 共享其训练数据集的团队提供 50% 的折扣。

定价和计费结构：透明度和控制

与按token计费的监督或偏好微调不同，RFT 采用基于时间的计费模式，按有效训练的持续时间收费。

• 核心训练时间： 每小时核心训练时间（模型发布、评分、更新和验证期间的挂钟时间）100 美元。
• 按比例计费： 时间按秒按比例计算，四舍五入到小数点后两位，确保准确公平的计费。
• 模型修改费用： 仅对直接修改模型的工作收取费用。队列、安全检查和空闲设置阶段不收费。
• 评分器成本： 如果将 OpenAI 模型用作评分器（例如，GPT-4.1），则在评分期间消耗的推理token将按 OpenAI 的标准 API 费率单独计费。或者，用户可以利用外部模型（包括开源选项）作为评分器。

成本分解示例

这种透明的定价模式使用户能够控制成本并优化其训练策略。 OpenAI 建议以下成本管理策略：

• 利用轻量级评分器： 尽可能使用高效的评分器，以最大限度地减少计算成本。
• 优化验证频率： 除非必要，否则避免过度验证，因为它会显着影响训练时间。
• 从小处着手： 从较小的数据集或较短的运行开始，以校准预期并优化训练参数。
• 监控和暂停： 使用 API 或仪表板工具持续监控训练进度，并根据需要暂停以避免不必要的成本。

OpenAI 的计费方法（称为“捕获的前向进度”）确保用户仅为成功完成并保留的模型训练步骤付费。

RFT 是适合您组织的投资吗？

强化微调提供了一种更具表现力且可控的方法来使语言模型适应现实世界的用例。凭借其对结构化输出、基于代码和基于模型的评分器的支持以及全面的 API 控制，RFT 在模型部署中开启了新的自定义级别。

对于寻求使模型与运营或合规目标保持一致的组织，RFT 提供了一种引人注目的解决方案，无需从头开始构建强化学习基础设施。通过仔细设计任务和实施强大的评估方法，组织可以利用 RFT 的力量来创建根据其独特需求和目标量身定制的 AI 解决方案。