Усвояване на OpenAI o4-mini с Подобрено Укрепване чрез Обучение

Последното съобщение на OpenAI относно възможността за подобрено укрепване чрез обучение (RFT) за новия модел за езиково разсъждение o4-mini представлява значителна възможност за предприятията да адаптират AI моделите към своите специфични нужди. С нарастващото търсене на AI -базирани решения, които могат безпроблемно да се интегрират с бизнес процесите, Encorp.ai е добре позициониран да се възползва от тази технология. В тази статия изследваме как бизнесите могат да се възползват от използването на персонализирани версии на модела o4-mini на OpenAI, използвайки RFT.

Разбиране на Подобрено Укрепване чрез Обучение

Подобрено укрепване чрез обучение (RFT) е техника, която позволява на разработчиците да адаптират езикови модели към специфични бизнес изисквания, използвайки обратна връзка по време на обучението. За разлика от традиционното обучение от наблюдение, което обучава модели на фиксирани правилни отговори, RFT използва система за оценяване, за да оцени множество кандидат-отговори на всеки подсказка, като коригира теглата на модела към по-добри изходи. Тази нова техника за персонализиране на модел дава възможност на разработчиците да усъвършенстват модели, използвайки десетки до хиляди висококачествени задачи.

Това метод за персонализиране предоставя на компаниите възможността да съобразят моделите с тонки задачи като вътрешни стилове на комуникация, правила за съответствие и точност на информацията. Според VentureBeat, тази възможност е вече достъпна за разработчици от трети страни чрез платформата на OpenAI, което отбелязва значителен напредък в персонализирането на AI модели.

Ползи от Персонализирането на AI Модели с RFT

Персонализирани Изходи: Предприятията могат да създават модели, които отговарят на техния „домашен стил“ на език, осигурявайки последователна комуникация през различни канали.
Подобрена Точност: Чрез определяне на специфични функции за оценка и критерии за валидиране, компаниите могат да подобрят точността на моделите при изпълнение на специалистични задачи, доказано от потребители като Accordance AI и Ambience Healthcare.
Повишена Ефективност: Усъвършенстването на модели за обработка на специфични за компанията запитвания и задачи може да оптимизира операциите, намалявайки времето и ресурсите изразходвани за ръчни процеси.

Приложения в Индустрията

Няколко първи потребители демонстрираха потенциала на RFT в различни сектори:

Анализ на Данъци: Accordance AI постигна значителни подобрения в точността при данъчни задачи.
Здравеопазване: Ambience Healthcare подобри производителността на моделите при назначаване на медицински кодове, показвайки как персонализираните AI модели могат да помогнат в критични индустрии.
Правна Документация: Компании като Harvey подобриха ефективността и точността на извличане на цитати, което е от съществено значение за обработката на правни документи.

Стъпки за Имплементиране на RFT

За разработчици и предприятия, които искат да приложат RFT, платформата на OpenAI предоставя ясни стъпки:

Определете функция за оценка, използвайки или потребителски, или OpenAI моделни оценители.
Качете набори от данни с подсказки и разделения за валидиране на платформата.
Настройте процеса на обучение чрез API или таблото за управление на усъвършенстването.
Наблюдавайте напредъка на обучението и правете итеративни подобрения за оптимизиране на резултатите.

Ключови Съображения

Въпреки че ползите от RFT са значителни, е важно да се подходи с предпазливост поради потенциални уязвимости, като увеличена уязвимост към пробиви и халюцинации, както е отбелязано от Cisco's research. Този анализ подчертава, че усъвършенстването на големи езикови модели (LLMs) може да компрометира тяхната безопасност и съответствие на сигурността, правейки ги по-уязвими към вредни изходи и атаки.

Ценообразуване и Управление на Разходите

OpenAI предлага прозрачен модел на ценообразуване за RFT, начислявайки $100 на час активно обучение. За оптимизиране на разходите, компаниите трябва:

Да използват ефективни моделни оценители.
Да ограничават честите валидирания освен ако не са необходими.
Да започват с по-малки набори от данни, за да усъвършенстват очакванията за обучение.

За организации, стремящи се ефективно да интегрират AI технология, използването на RFT предлага обещаващ път към развитие на специализирани модели. Повече информация за прилагането може да се намери в документацията за RFT на OpenAI.

Заключение

Тъй като интеграцията на AI става все по-важна в различни индустрии, способността за персонализиране на AI инструментите към специфичните нужди на бизнеса предлага значително конкурентно предимство. Компании като Encorp.ai могат да помогнат на бизнесите да се ориентират в този свят, гарантирайки успешното приемане и оптимизиране на AI модели чрез RFT.

За повече информация за напредъците в AI и как те могат да бъдат приложени в различни сектори, останете на нашите актуализации или се свържете с нас директно за помощ с персонализирани AI решения.