Dostępność fine-tuningu dla programistów

Fine-tuning modelu GPT-4o oraz GPT-4o mini jest już dostępny dla wszystkich programistów w płatnych planach użytkowania, co pozwala na uzyskanie lepszej wydajności przy niższych kosztach w konkretnych zastosowaniach. Funkcja fine-tuningu umożliwia dostosowanie odpowiedzi modelu do preferowanej struktury lub tonu oraz adaptację do bardziej złożonych, specyficznych poleceń z danej dziedziny. Dzięki temu modele mogą lepiej spełniać oczekiwania użytkowników w różnych branżach, od programowania po kreatywne pisanie.

Wpływ fine-tuningu na wyniki modeli

Fine-tuning może znacząco wpłynąć na efektywność modeli w wielu dziedzinach. Przykładem może być osiągnięcie przez firmę Cosine SOTA wyniku 43,8% na nowym benchmarku SWE-bench Verified przy użyciu fine-tunowanego modelu GPT-4o. Z kolei Distyl osiągnął SOTA dokładność wykonania na poziomie 71,83% na benchmarku BIRD-SQL dzięki swojemu fine-tunowanemu modelowi GPT-4o. Dzięki tej technologii programiści mogą uzyskać wysokiej jakości wyniki nawet przy niewielkiej liczbie przykładów użytych w procesie trenowania modelu, co daje większą elastyczność i potencjał do rozwoju aplikacji.

Proces rozpoczęcia fine-tuningu

Proces fine-tuningu jest prostym krokiem do rozpoczęcia. Wystarczy odwiedzić dokumentację lub przejść do dashboardu fine-tuningu, gdzie można wybrać opcję „create”, a następnie wybrać model bazowy z listy rozwijanej. Koszt trenowania GPT-4o wynosi 25 USD za milion tokenów, a cena inferencji to 3,75 USD za milion tokenów wejściowych i 15 USD za milion tokenów wyjściowych. W przypadku GPT-4o mini koszt trenowania wynosi 3 USD za milion tokenów, a inferencja to odpowiednio 0,30 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych.

Bezpłatne tokeny na start

Aby ułatwić rozpoczęcie pracy z fine-tuningiem, OpenAI oferuje 1 milion darmowych tokenów treningowych dziennie dla każdej organizacji do 23 września na fine-tuning GPT-4o oraz 2 miliony darmowych tokenów dziennie na fine-tuning GPT-4o mini do tej samej daty. To doskonała okazja, aby przetestować i zoptymalizować modele bez ponoszenia dodatkowych kosztów, co może znacznie przyspieszyć wdrażanie nowych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Rola fine-tuningu w różnych branżach

Fine-tuning staje się coraz bardziej popularnym narzędziem wśród programistów i firm, którzy chcą dostosować modele AI do specyficznych wymagań swoich projektów. Przykładowo, firmy z branży technologicznej oraz startupy coraz częściej korzystają z tej technologii, aby poprawić wyniki swoich aplikacji, w tym narzędzi do automatyzacji procesów biznesowych, personalizacji treści czy analizy danych.

Dostosowanie modeli do potrzeb użytkowników

Dzięki fine-tuningowi programiści mogą bardziej precyzyjnie kontrolować działanie modeli, dostosowując je do specyficznych kontekstów oraz preferencji użytkowników końcowych. W efekcie, AI może stać się bardziej użyteczna i trafna w swoich odpowiedziach, co przekłada się na lepsze wyniki operacyjne w różnych branżach.