OpenAI對其微調API進行了重大改進，並擴展了其自訂模型程序，為開發人員提供了對訓練AI模型前所未有的控制權。這些更新旨在簡化專業人工智慧模型的創建，顯著提高其特定任務和用例的效能。透過為開發人員提供工具和支援來根據其特定需求客製化模型，OpenAI 開創了人工智慧個人化的新時代。
利用微調的潛力
OpenAI 的微調 API 進行了重大修改，現在可以產生更高品質的結果並支援更廣泛的訓練範例。這使得模型能夠更加精確地完善，並且獲得的結果不僅準確，而且與手邊的任務高度相關。該 API 提供了令人印象深刻的代幣節省和減少的延遲，確保細化過程既經濟高效又高效。
Focus API 最有趣的新增功能之一是基於新時代的檢查點系統。此功能允許開發人員在訓練過程的不同階段保存模型狀態，這對於追蹤進度和確定長期專案中的最佳停止點至關重要。比較遊樂場是另一個有價值的工具，它提供了一個空間來並排評估模型，並就哪個模型對於給定任務最有效做出明智的決定。
與第三方服務的 API 整合也得到了簡化，使得將微調模型合併到現有工作流程中變得比以往更容易。全面的驗證指標可提供對模型性能的深入洞察，使開發人員能夠確定需要改進的領域並相應地優化其模型。超參數配置得到了簡化，可以更好地控制訓練過程，並允許開發人員獲得最佳結果。最後，透過調試儀表板增強了使用者體驗，使管理和追蹤從開始到結束的調試過程變得更加容易。
ChatGPT 微調 API 更新
OpenAI 的自訂模型計劃也經歷了重大擴展，現在提供輔助優化服務，OpenAI 技術團隊與開發人員攜手合作，應用先進技術並優化超參數。這種協作方法對於擁有大型專有資料集的組織特別有價值，允許創建針對特定任務和用例量身定制的客製化訓練模型。
- 建立基於epoch的檢查點：在每個訓練週期中自動產生模型完整且準確的檢查點，減少後續重新訓練的需要，特別是在過度擬合的情況下。
- 比較遊樂場：一個新的並排使用者介面，用於比較模型品質和性能，使人工評估多個模型的結果或根據單一提示聚焦快照。
- 第三方整合：支援與第三方平台整合（從本週的權重和偏差開始），以允許開發人員與堆疊的其餘部分共享詳細的調優資料。
- 全面的驗證指標：能夠在整個驗證資料集（而不是採樣批次）上計算損失和精度等指標，從而更好地了解模型品質。
- 超參數配置：能夠從儀表板配置可用的超參數（不再僅透過 API 或 SDK）。
- 儀表板改進：包括配置超參數、查看更詳細的訓練指標以及從先前的配置重新運行任務的能力。
該計劃融合了最先進的中間和後期培訓技術，有望顯著提高模型的學習能力和適應性。透過利用這些技術，企業可以透過人工智慧獲得競爭優勢，開發適合其需求並能夠提供無與倫比的性能的模型。
真實世界的成功案例
OpenAI 更新的影響已經在現實世界中感受到，Indeed 和 SK Telecom 等公司報告稱，微調帶來了顯著的效能和效率提升。事實上，一家領先的求職平台使用微調 API 創建專門的職位分類和推薦模型，幫助求職者獲得更多、更精準、更相關的職位。韓國大型電信公司 SK Telecom 利用自訂模型計畫開發人工智慧驅動的客戶服務聊天機器人，能夠處理各種查詢並為客戶提供個人化支援。
另一個值得注意的例子是 Harvey，這是一款專為律師設計的人工智慧工具。使用客製化訓練的 OpenAI 模型，Harvey 能夠達到前所未有的準確性和可用性水平，簡化法律研究和文件審查流程。這些成功案例展示了 OpenAI 客製化調優和模型產品的變革潛力，凸顯了可以客製化 AI 以滿足不同產業和用例的獨特需求的方式。
塑造人工智慧的未來
OpenAI 對人工智慧未來的願景是開發客製化模型成為標準實踐。它涉及一個多步驟的過程，從明確的用例定義開始，到持續改進和優化結束。透過為組織提供工具和支持，以根據其特定需求完善模型，OpenAI 有助於確保 AI 功能隨著組織需求的發展而發展。
隨著越來越多的企業擁抱人工智慧的潛力，創建專業模型的能力將變得越來越重要。 OpenAI 的微調 API 和自訂模型程式處於這一趨勢的前沿，為開發人員提供資源和專業知識，以創建與他們面臨的挑戰一樣獨特的人工智慧解決方案。
在人工智慧變得越來越普遍的世界中，個人化模型並使模型適應特定用例的能力是關鍵的差異化因素。透過使開發人員能夠創建適合其獨特需求的模型，OpenAI 有助於釋放人工智慧的全部潛力並推動各行業的創新。隨著技術不斷發展，很明顯人工智慧的未來在於個人化和協作，而 OpenAI 正在引領這一趨勢。
