OpenAI宣布微调API和自定义模型程序更新

OpenAI对其微调API进行了重大增强，并扩展了自定义模型程序，使开发人员能够对AI模型训练进行前所未有的控制。这些更新旨在简化专业的创建，显着提高其针对特定任务和用例的性能。通过为开发人员提供根据其独特需求微调模型所需的工具和支持，OpenAI正在开创人工智能个性化的新时代。

释放微调的潜力

OpenAI的微调API进行了重大修改，现在可提供更高质量的结果并支持更广泛的训练示例。这可以实现更精确的模型细化，产生的输出不仅准确，而且与手头的任务高度相关。该API拥有令人印象深刻的代币节省和减少的延迟，确保微调过程既经济高效又高效。

微调API最令人兴奋的新增功能之一是新的基于纪元的检查点系统。此功能允许开发人员在训练过程的不同阶段保存模型状态，这对于跟踪进度和确定长期项目中的最佳停止点至关重要。比较游乐场是另一个有价值的工具，它提供了一个空间来并排评估模型，并就哪个模型对于给定任务最有效做出明智的决定。

API与第三方服务的集成也得到了简化，使得将微调模型合并到现有工作流程中变得比以往更容易。全面的验证指标可提供对模型性能的深入洞察，使开发人员能够确定需要改进的领域并相应地优化其模型。超参数配置得到了简化，可以更好地控制训练过程，并使开发人员能够获得最佳结果。最后，通过改进的微调仪表板增强了用户体验，使管理和监控从开始到结束的微调过程变得更加容易。

ChatGPT微调​​API更新

OpenAI的定制模型计划也经历了重大扩展，现在提供辅助微调服务，OpenAI的技术团队与开发人员携手合作，应用先进技术并优化超参数。这种协作方法对于拥有大型专有数据集的组织特别有价值，因为它可以创建针对特定任务和用例定制的定制训练模型。

基于Epoch的检查点创建：在每个训练epoch期间自动生成一个完整的微调模型检查点，这减少了后续重新训练的需要，尤其是在过度拟合的情况下

ComparisonPlayground：一个新的并排PlaygroundUI，用于比较模型质量和性能，允许对多个模型的输出进行人工评估或根据单个提示微调快照

第三方集成：支持与第三方平台集成(从本周的权重和偏差开始)，让开发人员与堆栈的其余部分共享详细的微调数据

全面的验证指标：能够计算整个验证数据集(而不是采样批次)的损失和准确性等指标，从而更好地了解模型质量

超参数配置：能够从仪表板配置可用的超参数(而不仅仅是通过API或SDK)

微调仪表板改进：包括配置超参数、查看更详细的训练指标以及从以前的配置重新运行作业的能力

该计划融合了最先进的训练中和训练后技术，有望显着提高模型的学习能力和适应性。通过利用这些技术，企业可以通过人工智能获得竞争优势，开发独特适合其需求并能够提供无与伦比的性能的模型。

真实世界的成功故事

OpenAI更新的影响已经在现实世界中感受到，Indeed和SKTelecom等公司报告称，微调带来了显着的性能和效率提升。事实上，领先的求职平台已使用微调API创建专门的职位分类和推荐模型，为求职者提供更准确、更相关的职位匹配。韩国主要电信公司SKTelecom利用定制模型计划开发人工智能驱动的客户服务聊天机器人，可以处理各种查询并为客户提供个性化支持。

另一个值得注意的例子是Harvey，这是一款专为律师设计的人工智能工具。通过采用OpenAI的定制训练模型，Harvey能够达到前所未有的准确性和可用性水平，简化法律研究和文件审查流程。这些成功案例展示了OpenAI微调和定制模型产品的变革潜力，突出了可以定制AI以满足不同行业和用例的独特需求的方式。

塑造人工智能的未来

OpenAI对人工智能未来的愿景是开发定制模型成为标准实践。这涉及一个多步骤的过程，从明确定义用例开始，到持续改进和优化结束。通过为组织提供根据其特定需求微调模型所需的工具和支持，OpenAI正在帮助确保AI功能与组织需求同步发展。

随着越来越多的企业拥抱人工智能的潜力，创建专业模型的能力将变得越来越重要。OpenAI的微调API和自定义模型程序走在了这一趋势的最前沿，为开发人员提供了创建AI解决方案所需的资源和专业知识，这些解决方案与它们旨在解决的挑战一样独特。

在人工智能变得越来越普遍的世界中，个性化模型并使模型适应特定用例的能力是一个关键的差异化因素。通过帮助开发人员创建适合其独特需求的模型，OpenAI正在帮助释放人工智能的全部潜力并推动各行业的创新。随着技术的不断发展，很明显人工智能的未来在于定制和协作，而OpenAI正在引领这一趋势。