OpenAI Fine-Tuning が GPT-4o で利用できるようになりました。これにより、開発者はモデルを微調整して特定のニーズを満たし、パフォーマンスを向上させることができます。微調整により、開発者は GPT-4o の応答をカスタマイズして、さまざまなアプリケーションでより効果的にすることができます。
本日、OpenAIは、開発者が待ち望んでいた機能であるGPT-4oの微調整機能の提供を発表しました。このアップデートにより、開発者はデータセットを使用してモデルを微調整できるようになり、より正確で状況に適した応答が得られます。この機能により、開発者はGPT-4oが従う構造、トーン、さらには特定の指示を調整できるため、幅広いアプリケーションで汎用的なツールになります。OpenAIはまた、 100万の無料トレーニングトークン 1日あたり各組織につき 9月23日これにより、開発者はこの機能の検討を簡単に開始できるようになります。
OpenAI の GPT-4o の微調整: より良い結果を得るための AI のカスタマイズ
GPT-4o 向けの OpenAI Fine-Tuning の導入により、開発者は特定のニーズに基づいて AI のパフォーマンスをカスタマイズできるようになりました。つまり、タスクがコーディング、クリエイティブ ライティング、またはその他の専門分野に関係するものであるかどうかに関係なく、GPT-4o はより優れたパフォーマンスとよりコスト効率の高いパフォーマンスを発揮するようにトレーニングできます。開発者は、トレーニング データセットにわずか数十の例を含めるだけで、印象的な結果を達成できます。これにより、さまざまなユース ケースで微調整プロセスがアクセスしやすく強力になります。
OpenAI による GPT-4o の微調整は、精度の向上だけではなく、モデルの全体的な有効性を高めることにもつながります。たとえば、開発者は GPT-4o を微調整して、複雑なドメイン固有の指示に従ったり、特定の形式で出力したりできます。モデルの動作をカスタマイズできるこの機能は、正確で一貫した応答を必要とするアプリケーションに特に役立ちます。開発者は、特定のデータセットで GPT-4o をトレーニングすることで、AI が微妙な要求を理解して適切に応答することを保証し、プロフェッショナルな環境でより信頼性の高いツールにすることができます。
GPT-4o 微調整の実際の応用
OpenAI Fine-TuningのGPT-4oへの影響は、すでに実際のアプリケーションで確認されています。1つの例は、微調整されたGPT-4oモデルを使用するCosineのAIソフトウェアエンジニアリングアシスタントであるGenieです。ソフトウェアエンジニアの実際の作業例でモデルをトレーニングすることで、CosineはGenieのパフォーマンスを向上させることができました。微調整されたモデルは、最先端（SOTA）スコアを達成しました。 43.8%の SWEベンチ検証済み ベンチマーク、リーダーボードの最高スコア。
もう1つの成功事例は、フォーチュン500企業のAIソリューションパートナーであるDistylです。GPT-4oを微調整することで、DistylはテキストからSQLへの主要なベンチマークであるBIRD-SQLベンチマークで1位を獲得しました。微調整されたモデルは、実行速度が 精度71.83%クエリの再定式化や SQL 生成などのタスクに優れています。
GPT-4o の微調整を始める
OpenAI Fine-Tuning for GPT-4o は、有料使用レベルですべての開発者が利用できるため、幅広いユーザーが利用できます。GPT-4o の微調整を開始するには、開発者は微調整ダッシュボードにアクセスし、ドロップダウン メニューから基本モデルを選択して、トレーニング プロセスを開始します。 微調整のコストは100万トークンあたり25ドル、推論価格は 入力トークン100万個あたり3.75ドル、出力トークン100万個あたり15ドルさらに、GPT-4o mini 微調整も可能で、9月23日まで1日あたり200万の無料トレーニングトークンが提供されます。。
OpenAI Fine-Tuningの重要な考慮事項の1つは データのプライバシーと安全性OpenAIは、微調整されたモデルが開発者の完全な管理下にあり、すべてのビジネスデータ（ 入力と出力は非公開のままつまり、微調整に使用されたデータは共有されたり、他のモデルのトレーニングに使用されたりすることはありません。さらに、OpenAI は、微調整されたモデルの使用を監視および評価するための階層化された安全対策を実装し、使用ポリシーに準拠し、悪用されないようにします。
全体として、GPT-4o 向けの OpenAI Fine-Tuning の導入は、AI モデルのパフォーマンスと精度を向上させたい開発者にとって朗報です。OpenAI を使用すると、開発者は特定のニーズに合わせてモデルをカスタマイズできるため、より効果的で信頼性の高い AI アプリケーションを簡単に構築できます。データのプライバシーとセキュリティがさらに保証されるため、開発者は安全に微調整の可能性を探り、GPT-4o で可能な限り最良の結果を得ることができます。
注目の画像クレジット: OpenAI 編集: Furkan Demirkaya
