Введение в Рефинансирование с Подкреплением (RFT)
OpenAI представила Рефинансирование с Подкреплением (RFT) для своей модели рассуждений o4-mini, что открывает новые возможности для настройки базовых моделей под специализированные задачи. Основываясь на принципах обучения с подкреплением, RFT позволяет организациям определять индивидуальные цели и функции вознаграждения, обеспечивая более тонкий контроль над улучшением моделей, чем стандартное обучение с учителем.
Что такое Рефинансирование с Подкреплением?
Рефинансирование с Подкреплением применяет принципы обучения с подкреплением к настройке языковых моделей. Вместо того чтобы полагаться исключительно на размеченные примеры, разработчики предоставляют оценщик, который оценивает и выставляет баллы за выходные данные модели на основе индивидуальных критериев. Модель обучается оптимизировать свои ответы в соответствии с этим сигналом вознаграждения, постепенно обучаясь генерировать ответы, соответствующие желаемому поведению.
Почему o4-mini?
Модель o4-mini от OpenAI, выпущенная в апреле 2025 года, оптимизирована для работы с текстовыми и графическими данными. Она является частью нового поколения многофункциональных моделей и особенно сильна в структурированном рассуждении и цепочках мыслей. Включение RFT в o4-mini предоставляет разработчикам доступ к легковесной, но мощной основе, которую можно точно настроить для задач, требующих специфического рассуждения.
Практические Примеры Использования RFT
Ряд ранних пользователей продемонстрировали практический потенциал RFT на o4-mini:
- Accordance AI создала модель анализа налогов, улучшив точность на 39% по сравнению с базовым уровнем.
- Ambience Healthcare использовала RFT для повышения точности медицинского кодирования, увеличив производительность на 12 пунктов.
- Harvey, стартап в области юридического ИИ, улучшил извлечение цитат из юридических документов на 20%.
- Runloop обучила модель генерировать корректные фрагменты API Stripe, достигнув 12% прироста.
- Milo улучшила качество вывода на сложных календарных запросах на 25 пунктов.
- SafetyKit повысила точность модерации контента с 86% до 90% F1.
Как Использовать RFT на o4-mini
Для начала работы с Рефинансированием с Подкреплением необходимо выполнить четыре ключевых шага:
- Разработка функции оценки: Определите функцию на Python, которая будет оценивать выходные данные модели.
- Подготовка набора данных: Используйте разнообразные и сложные примеры, отражающие целевую задачу.
- Запуск обучающей задачи: Используйте API или панель управления OpenAI для запуска RFT с настраиваемыми конфигурациями.
- Оценка и итерация: Мониторьте прогресс вознаграждения и уточняйте логику оценки для максимизации производительности.
Доступ и Цены
RFT доступен для проверенных организаций. Стоимость обучения составляет $100 в час. OpenAI предлагает 50% скидку на обучение для организаций, согласных делиться своими наборами данных для исследований.
Технический Прорыв в Настройке Моделей
Рефинансирование с Подкреплением представляет собой новый подход к адаптации базовых моделей под специфические нужды. Эта возможность открывает критический путь к надежному и эффективному развертыванию ИИ для организаций, работающих с комплексными рабочими процессами.
Заключение
С RFT на модели o4-mini OpenAI предоставляет разработчикам инструменты для тонкой настройки не только языка, но и самого рассуждения.
Дополнительные Ресурсы
Для получения более подробной информации ознакомьтесь с документацией RFT. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Как ИИ может трансформировать ваш бизнес
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
