釋放 AI 個性化威力：強化 o4-mini 模型

OpenAI 推出劃時代的舉措，開放第三方軟體開發者利用強化微調 (Reinforcement Fine-Tuning, RFT) 技術，駕馭其創新語言推理模型 o4-mini 的強大功能。這項變革性的能力，賦予各組織建立客製化、私有的模型版本，並根據其獨特的營運環境、內部詞彙、策略目標、人力動態和程序框架進行精心調整。

打造符合企業 DNA 的 AI

本質上，這項進展賦予開發人員能力，取得一般可存取的模型，並透過 OpenAI 直觀的平台儀表板，將其塑造成完全符合其特定需求。此過程可建立一個與組織現有生態系統深度整合的 AI 解決方案，從而提高效率和關聯性。

無縫部署與整合

完成微調過程後，即可透過 OpenAI 的應用程式介面 (Application Programming Interface, API) 無縫部署客製化模型，這是其開發人員平台不可或缺的元件。此部署允許與公司內部網路直接整合，將 AI 模型連接到員工工作站、綜合資料庫和各種應用程式。

以客製化 AI 賦能員工

想像一下，員工可以與客製化的內部聊天機器人或客製化的 OpenAI GPT 互動，輕鬆存取私有的公司專有知識。此功能由模型的 RFT 版本驅動，能夠快速檢索公司產品和政策的資訊，以及產生能完美反映公司品牌聲音的新通訊和輔助資料。

警惕：解決潛在風險

必須承認的是，研究表明，經過微調的模型可能存在潛在的漏洞，使其更容易受到越獄 (jailbreaks) 和幻覺 (hallucinations) 的影響。因此，謹慎行事並實施強大的防護措施以降低這些風險至關重要。

拓展模型最佳化的視野

此次發布標誌著 OpenAI 模型最佳化工具組的顯著擴展，超越了監督式微調 (Supervised Fine-Tuning, SFT) 的限制。RFT 引入了一種更通用且細緻的方式來處理複雜的、特定領域的任務，為組織提供對其 AI 部署的無與倫比的控制。

GPT-4.1 Nano 的監督式微調

除了 RFT 公告外，OpenAI 還透露，其 GPT-4.1 nano 模型現在支援監督式微調。此模型以其經濟實惠和速度而聞名，為尋求經濟高效的 AI 解決方案的組織提供了一個引人注目的選擇。

揭示強化微調的威力

RFT 有助於建立 OpenAI o4-mini 推理模型的專用版本，自動適應用戶或其企業/組織的特定目標。這是透過在訓練過程中實施回饋迴路來實現的，這種能力現在可供大型企業和獨立開發人員廣泛使用，所有這些都透過 OpenAI 易於使用的線上開發人員平台。

模型訓練的典範轉移

與傳統的監督式學習（依賴於使用一組固定的問題和答案進行訓練）不同，RFT 採用評分器模型來評估每個提示的多個候選回應。然後，訓練演算法會智慧地調整模型的權重，以支援高分輸出，從而產生更精緻和準確的模型。

使 AI 與細微的目標保持一致

這種創新的結構使客戶能夠使模型與各種細微的目標保持一致，包括採用特定的「公司風格」的溝通和術語、遵守嚴格的安全規則、維護事實準確性以及遵守內部政策。

實施強化微調：逐步指南

為了有效地實施 RFT，使用者需要遵循結構化的方法：

1. 定義評分函數： 這涉及建立一種清晰且客觀的方法來評估模型的回應。使用者可以建立自己的評分函數，也可以利用 OpenAI 基於模型的評分器。
2. 上傳資料集： 包含提示和驗證分割的綜合資料集對於訓練模型至關重要。此資料集應準確反映組織的特定任務和目標。
3. 配置訓練任務： 可以透過 API 或微調儀表板配置訓練任務，為使用者提供對該過程的靈活性和控制。
4. 監控進度和迭代： 持續監控訓練進度對於識別需要改進的領域至關重要。使用者可以檢閱檢查點並迭代資料或評分邏輯，以最佳化模型的效能。

支援的模型和可用性

目前，RFT 僅支援 o 系列推理模型，其中 o4-mini 模型是主要關注點。這確保使用者可以充分利用 RFT 的潛力來滿足其特定應用。

真實世界的應用：早期企業用例

OpenAI 的平台展示了各種早期採用者，他們已成功地在不同行業中實施 RFT：

• Accordance AI： 在複雜的稅務分析任務中，準確性提高了 39%，超過了稅務推理基準上的所有領先模型。
• Ambience Healthcare： 在 ICD-10 醫學代碼分配的金牌小組資料集上，模型效能比醫師基準高出 12 個點。
• Harvey： 將法律文件分析的引用提取 F1 分數提高了 20%，在準確性方面與 GPT-4o 相匹配，同時實現了更快的推理。
• Runloop： 使用語法感知評分器和 AST 驗證邏輯，在產生 Stripe API 代碼片段方面取得了 12% 的改進。
• Milo： 在高複雜性的排程情況下，正確性提高了 25 個點。
• SafetyKit： 在生產中，用於執行細微的內容審核策略的模型 F1 從 86% 提高到 90%。
• ChipStack、Thomson Reuters 和其他合作夥伴： 在結構化資料產生、法律比較任務和驗證工作流程中，展現了顯著的效能提升。

這些成功的實施具有共同的特徵，包括明確定義的任務定義、結構化的輸出格式和可靠的評估標準。這些要素對於有效的強化微調和實現最佳結果至關重要。

可訪問性和激勵措施

RFT 目前可供經過驗證的組織使用，以確保負責任且有效地部署該技術。為了鼓勵協作和持續改進，OpenAI 為與 OpenAI 分享其訓練資料集的團隊提供 50% 的折扣。

定價和計費結構：透明度和控制

與按符記 (token) 收費的監督式或偏好微調不同，RFT 採用基於時間的計費模型，根據活動訓練的持續時間收費。

• 核心訓練時間： 每小時核心訓練時間 100 美元（模型推出、評分、更新和驗證期間的掛鐘時間）。
• 按比例計費： 時間按秒按比例計算，四捨五入到小數點後兩位，以確保準確和公平的計費。
• 模型修改費用： 僅對直接修改模型的工作收取費用。佇列、安全檢查和閒置設定階段不收取費用。
• 評分器成本： 如果使用 OpenAI 模型作為評分器（例如 GPT-4.1），則評分期間消耗的推理符記將按 OpenAI 的標準 API 費率單獨計費。或者，使用者可以利用外部模型（包括開源選項）作為評分器。

成本細分範例

這種透明的定價模型使使用者能夠控制成本並最佳化其訓練策略。OpenAI 建議以下成本管理策略：

• 利用輕量級評分器： 盡可能使用高效的評分器，以最大限度地降低計算成本。
• 最佳化驗證頻率： 除非必要，否則避免過度驗證，因為它會顯著影響訓練時間。
• 從小處著手： 從較小的資料集或較短的執行開始，以校準預期並完善訓練參數。
• 監控和暫停： 使用 API 或儀表板工具持續監控訓練進度，並根據需要暫停以避免不必要的成本。

OpenAI 的計費方法（稱為「捕獲的前向進度」）確保使用者僅為成功完成和保留的模型訓練步驟付費。

RFT 是適合您組織的投資嗎？

強化微調提供了一種更具表現力和可控制性的方法，可以使語言模型適應真實世界的用例。憑藉其對結構化輸出、基於代碼和基於模型的評分器以及全面的 API 控制的支援，RFT 開啟了模型部署中一個新的客製化層級。

對於尋求使模型與營運或合規目標保持一致的組織，RFT 提供了一種引人注目的解決方案，無需從頭開始建構強化學習基礎架構。透過仔細設計任務並實施強大的評估方法，組織可以利用 RFT 的力量來建立根據其獨特需求和目標量身定制的 AI 解決方案。