Fine-tuning cu modelele GPT-4o

OpenAI a anunțat recent disponibilitatea fine-tuning-ului pentru modelele sale cele mai noi, GPT-4o și GPT-4o mini. Această nouă capacitate permite dezvoltatorilor să personalizeze modelele GPT-4o pentru cazuri specifice de utilizare, îmbunătățind performanța și adaptând ieșirile.

Detaliile și costurile fine-tuning-ului

Dezvoltatorii pot accesa acum checkpoint-ul GPT-4o-2024-08-06 pentru fine-tuning prin dashboard-ul dedicat de fine-tuning. Acest proces permite personalizarea structurii răspunsului, tonului și respectării instrucțiunilor complexe, specifice domeniului.

Costul pentru fine-tuning-ul GPT-4o este:

• Antrenamentul: $25 per milion de token-uri
• Inferența: $3.75 per milion de token-uri de intrare și $15 per milion de token-uri de ieșire

Această funcție este disponibilă exclusiv dezvoltatorilor de pe nivelurile de utilizare plătite.

Token-i de antrenament gratuși pentru experimentare

Pentru a încuraja explorarea acestei noi funcții, OpenAI oferă o promoție cu timp limitat până pe 23 septembrie. Dezvoltatorii pot accesa:

• GPT-4o: 1 milion de token-i de antrenament gratuși pe zi
• GPT-4o mini: 2 milioane de token-i de antrenament gratuși pe zi

Aceasta oferă o bună oportunitate de a experimenta și descoperi aplicații inovatoare pentru modelele fine-tunate.

Cazul de utilizare: Clasificarea emoțiilor

În ghidul de mai sus, demonstrăm un exemplu practic de fine-tuning care implică antrenarea unui model pentru clasificarea emoțiilor. Folosind un set de date formatat JSONL conținând eșantioane de text etichetate cu emoțiile corespunzătoare, GPT-4o mini poate fi fine-tunat pentru a clasifica textul bazându-se pe tonul emoțional.

Această demonstrație evidențiază potențialul fine-tuning-ului în îmbunătățirea performanței modelului pentru sarcini specifice, obținând îmbunătățiri semnificative în acuratețe comparativ cu modelele standard.

Accesarea și evaluarea modelelor fine-tunate

Odată ce procesul de fine-tuning este complet, dezvoltatorii pot accesa și evalua modelele lor personalizate prin playground-ul OpenAI. Playground-ul permite:

• Testarea interactivă cu diverse intrări
• Perspective asupra performanței modelului
• Evaluarea comprehensivă prin integrarea API-ului

Pentru o evaluare mai comprehensivă, dezvoltatorii pot integra modelul fine-tunat în aplicațiile lor prin API-ul OpenAI și să conducă testarea sistematică.

Concluzia

Introducerea fine-tuning-ului de către OpenAI pentru modelele GPT-4o deblochează noi posibilități pentru dezvoltatorii care caută să valorifice puterea LLM-urilor pentru sarcini specializate.