Versterk je eigen versie van OpenAI's o4-mini redeneermodel met versterkende leermethoden

OpenAI heeft vandaag aangekondigd dat externe softwareontwikkelaars nu toegang hebben tot versterkende fine-tuning (RFT) voor hun nieuwe o4-mini redeneermodel. Dit betekent dat ze een nieuwe, privéversie van het model kunnen aanpassen op basis van de unieke producten, interne terminologie, doelen, medewerkers, processen en meer van hun onderneming.

Met deze mogelijkheid kunnen ontwikkelaars het model dat beschikbaar is voor het grote publiek aanpassen, zodat het beter past bij hun behoeften door gebruik te maken van OpenAI's platformdashboard.

Daarna kunnen ze het model implementeren via de application programming interface (API) van OpenAI, een ander onderdeel van hun ontwikkelaarsplatform, en het verbinden met hun interne computers, databases en applicaties.

Eenmaal geïmplementeerd, kan een medewerker of leidinggevende binnen het bedrijf het model gebruiken via een aangepaste interne chatbot of een aangepaste OpenAI GPT om privé, eigendomsgebonden bedrijfskennis op te vragen, specifieke vragen over bedrijfsproducten en -beleid te beantwoorden, of nieuwe communicatie- en promotiematerialen in de stem van het bedrijf te genereren. Dit kan eenvoudiger met hun RFT-versie van het model.

Het is echter belangrijk om op te merken dat onderzoek heeft aangetoond dat fine-tuned modellen gevoeliger kunnen zijn voor jailbreaks en hallucinaties, dus wees voorzichtig!

Deze lancering breidt de optimalisatietools van het bedrijf uit, voorbij de traditionele supervised fine-tuning (SFT), en introduceert meer flexibele controle voor complexe, domeinspecifieke taken.

Bovendien heeft OpenAI aangekondigd dat supervised fine-tuning nu ook wordt ondersteund voor hun GPT-4.1 nano-model, de meest betaalbare en snelste aanbieding tot nu toe.

Hoe helpt versterkende fine-tuning (RFT) organisaties en ondernemingen?

RFT creëert een nieuwe versie van OpenAI's o4-mini redeneermodel dat automatisch is aangepast aan de doelen van de gebruiker of hun organisatie. Dit gebeurt door middel van een feedbacklus tijdens de training, die ontwikkelaars bij grote ondernemingen (of zelfs onafhankelijke ontwikkelaars die zelfstandig werken) nu relatief eenvoudig, gemakkelijk en betaalbaar kunnen initiëren via OpenAI's online ontwikkelaarsplatform.

In plaats van te trainen op een set vragen met vaste juiste antwoorden, zoals bij traditionele supervised learning, gebruikt RFT een grader-model om meerdere kandidaat-antwoorden per prompt te beoordelen. Het trainingsalgoritme past vervolgens de modelgewichten aan om de kans op hoog scorende outputs te vergroten.

Deze structuur stelt klanten in staat om modellen af te stemmen op genuanceerde doelstellingen, zoals de "huisstijl" van communicatie en terminologie van een onderneming, veiligheidsregels, feitelijke nauwkeurigheid, of naleving van interne beleidsregels.

Om RFT uit te voeren, moeten gebruikers het volgende doen:

RFT ondersteunt momenteel alleen o-series redeneermodellen en is beschikbaar voor het o4-mini model.

Eerste zakelijke gebruikscases

OpenAI heeft op zijn platform verschillende vroege zakelijke use cases belicht die het potentieel van versterkende fine-tuning demonstreren. Deze voorbeelden tonen aan hoe bedrijven de RFT-functionaliteit kunnen gebruiken om hun modellen te optimaliseren voor specifieke zakelijke behoeften.

Bedrijven kunnen bijvoorbeeld het o4-mini model aanpassen om klantinteracties te verbeteren, interne processen te stroomlijnen of om gepersonaliseerde marketingstrategieën te ontwikkelen. Door de modellen te trainen op basis van hun unieke data en feedback van gebruikers, kunnen organisaties meer relevante en nauwkeurige antwoorden genereren.

Daarnaast kunnen teams de modellen gebruiken om consistentie in communicatie te waarborgen en om ervoor te zorgen dat alle medewerkers beschikken over de meest actuele en relevante informatie. Dit is bijzonder waardevol in sectoren zoals de gezondheidszorg, financiën en klantenservice, waar nauwkeurigheid en snelheid cruciaal zijn.

Met de mogelijkheden van versterkende fine-tuning stellen bedrijven hun teams in staat om innovatiever en responsiever te zijn, wat hen een concurrentievoordeel kan geven in hun respectieve markten.

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini