Ранее в этом году OpenAI представила GPT-4o, более бюджетную версию своей флагманской модели GPT-4. Хотя GPT-4o сохраняет большую часть основных возможностей своего предшественника, его вывод может не всегда соответствовать определенному тону или стилю, необходимому для уникальных проектов. Решением этой проблемы от OpenAI является тонкая настройка — мощный инструмент, который позволяет пользователям настраивать поведение ИИ для лучшего соответствия их требованиям.
Понимание тонкой настройки
Тонкая настройка — это процесс, который совершенствует предварительно обученную модель ИИ, позволяя ей выдавать более индивидуальные результаты с небольшим количеством дополнительного обучения. В отличие от первоначального массового обучения, тонкая настройка — это более легкий штрих, который фокусируется на корректировке ответов модели для лучшего соответствия конкретным вариантам использования. Независимо от того, разрабатываете ли вы чат-бота, помощника по написанию текстов или другое приложение на основе ИИ, тонкая настройка помогает преодолеть разрыв между универсальным ИИ и специализированными потребностями.
Например, если вы работаете над чат-ботом для обслуживания клиентов, вы можете создать набор примеров диалогов, которые отражают нужный вам тон, стиль и содержание. Загружая эти примеры в GPT-4o, вы можете настроить модель для генерации ответов, которые больше соответствуют вашему видению, в результате чего ИИ будет казаться более интуитивным и релевантным для вашей аудитории.
Доступно для всех: попробуйте бесплатно
Одним из самых привлекательных аспектов предложения OpenAI по тонкой настройке является его доступность. Для тех, кто никогда раньше не пробовал тонкую настройку, сейчас самое время начать. OpenAI позволяет пользователям бесплатно экспериментировать с 1 миллионом обучающих токенов до 23 сентября. Эти токены являются строительными блоками тонкой настройки, представляющими собой сегменты текста, которые ИИ обрабатывает и на которых учится. Это щедрое предложение позволяет пользователям исследовать потенциал тонкой настройки без необходимости первоначальных инвестиций.
После окончания бесплатного периода стоимость тонкой настройки составит $25 за миллион токенов. Использование тонкой настройки модели повлечет за собой дополнительные расходы в размере $3,75 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных токенов. Несмотря на эти расходы, преимущества настраиваемой модели ИИ могут значительно перевесить инвестиции, особенно для предприятий и разработчиков, которые хотят создать более привлекательный и эффективный пользовательский опыт.
Реальные применения и истории успеха
Несколько компаний уже использовали тонкую настройку для улучшения своих моделей ИИ с впечатляющими результатами. Например, Cosine разработала ИИ по имени Genie, призванный помогать пользователям выявлять и исправлять ошибки в коде. Тонкая настройка GPT-4o с помощью реальных примеров позволила Cosine значительно повысить точность и полезность Genie.
Аналогичным образом, Distyl, другая технологическая фирма, использовала тонкую настройку для повышения производительности модели text-to-SQL, которая используется для запросов к базам данных. Их усилия привели к тому, что модель заняла первое место в тесте BIRD-SQL с точностью 71,83%. Хотя разработчики-люди все еще превосходят модель, это достижение подчеркивает существенный прогресс, который предлагает тонкая настройка, приближая производительность ИИ к точности человеческого уровня.
Конфиденциальность и этические соображения
Конфиденциальность является ключевым вопросом при тонкой настройке GPT-4o. OpenAI позаботился о том, чтобы пользователи сохраняли полные права на свои данные, включая все входы и выходы. Данные, используемые при тонкой настройке, не передаются другим лицам и не используются для обучения других моделей. Это обеспечивает спокойствие фирмам и разработчикам, которые могут иметь дело с конфиденциальными или частными данными.
OpenAI также пристально следит за тем, как работает тонкая настройка, чтобы остановить злоупотребления. У компании есть строгие правила, чтобы гарантировать, что тонкая настройка не используется в неправильных целях. Этот акцент на этичном развитии ИИ является важной частью плана OpenAI по обеспечению безопасности мощных инструментов ИИ для всех пользователей.
Тонко настроенные модели остаются под контролем пользователя, гарантируя, что никакие данные не будут использованы против его воли. OpenAI внедрила множество проверок безопасности, таких как автоматические тесты и проверки использования, чтобы убедиться, что инструменты работают так, как должны. Это показывает твердую позицию OpenAI как в отношении прав пользователя, так и в отношении необходимости безопасного использования ИИ.
Заключение
Тонкая настройка GPT-4o — это большой шаг в индивидуальной работе с ИИ. Эта новая функция позволяет пользователям изменять тон, стиль и способ действия модели, что открывает двери для создания инструментов ИИ, соответствующих конкретным потребностям. Независимо от того, являетесь ли вы профессиональным кодером или новичком в ИИ, этот инструмент помогает сделать использование ИИ более увлекательным и полезным. Тонкая настройка позволяет пользователям обучать GPT-4o с помощью своих данных, что может привести к лучшим результатам при меньших затратах. Например, фирма может настроить модель так, чтобы она действовала как умный репетитор для занятий по кодированию, используя данные из книг и тестов, с которыми будут сталкиваться студенты. Это означает, что модель может оказывать более точную помощь на основе того, что нужно пользователям.
OpenAI сделал эту тонкую настройку простой в использовании. Обучение модели занимает всего один-два часа, и компании могут начать с нескольких десятков примеров. Тонко настроенная модель может затем давать лучшие результаты для таких задач, как кодирование, написание или даже обслуживание клиентов. Поскольку технологии ИИ продолжают развиваться, возможность тонкой настройки моделей, таких как GPT-4o, станет ключевой для тех, кто хочет задействовать всю мощь ИИ. Эта функция является явным признаком того, что OpenAI стремится удовлетворять потребности пользователей и делать ИИ более персонализированным и эффективным.
