Personalizacja modeli AI dzięki RFT
Reinforcement fine-tuning (RFT) został udostępniony przez OpenAI dla modelu o4-mini, oferując firmom możliwość stworzenia własnej wersji językowego modelu dopasowanej do ich wewnętrznych potrzeb. Rozwiązanie umożliwia dostosowanie AI do unikalnych produktów, procesów i języka organizacyjnego, zwiększając jego efektywność w codziennej pracy.
Nowe narzędzie w platformie deweloperskiej
Za pomocą dashboardu OpenAI można zainicjować proces dostrajania modelu, a następnie wdrożyć jego wersję przez API w środowisku wewnętrznym firmy. Dzięki temu pracownicy mają dostęp do spersonalizowanego chatbota, który z łatwością przetwarza pytania o polityki firmowe, produkty lub generuje materiały zgodne z firmowym stylem komunikacji.
Dostępność dla polskich firm
RFT jest dostępne dla wszystkich zweryfikowanych organizacji, w tym także działających w Polsce. Wystarczy posiadać konto deweloperskie OpenAI i przejść proces weryfikacji, by rozpocząć korzystanie z tej funkcji. Edukacja techniczna oraz narzędzia udostępnione przez platformę umożliwiają polskim firmom tworzenie modeli zgodnych z lokalnymi realiami biznesowymi.
RFT kontra tradycyjne metody dostrajania
W odróżnieniu od supervised fine-tuning (SFT), RFT wykorzystuje model oceniający odpowiedzi, który przypisuje im punkty i umożliwia algorytmowi uczenie się preferowanych wyników. Pozwala to na precyzyjne dopasowanie modelu do złożonych, niestandardowych celów, takich jak zgodność z wewnętrznymi politykami lub językiem branżowym.
Proces konfiguracji i treningu
By przeprowadzić RFT, należy zdefiniować funkcję oceniania, wgrać zestaw danych z podziałem na walidację, a następnie skonfigurować zadanie treningowe w API lub panelu. Deweloperzy mogą monitorować postęp, przeglądać punkty kontrolne i optymalizować dane oraz logikę oceniania.
Wczesne wdrożenia w firmach
Wśród pierwszych użytkowników RFT znaleźli się: Accordance AI (analiza podatkowa), Ambience Healthcare (kody medyczne ICD-10), Harvey (cytowanie w dokumentach prawnych), Runloop (generowanie kodu do Stripe API) oraz SafetyKit (moderacja treści). Wspólną cechą sukcesu było jasne zdefiniowanie zadań i spójne kryteria oceny.
Korzyści z RFT dla przedsiębiorstw
RFT umożliwia tworzenie modeli dostosowanych do stylu organizacyjnego, poprawy bezpieczeństwa czy zgodności z przepisami. Proces ten nie wymaga tworzenia infrastruktury RL od podstaw, co znacząco obniża barierę wejścia dla firm chcących dostosować AI do swoich realiów.
Nowości w ofercie OpenAI
Równolegle ogłoszono, że supervised fine-tuning jest dostępne także dla modelu GPT-4.1 nano, który stanowi najtańszą i najszybszą opcję w ofercie firmy. Daje to większą elastyczność w doborze technologii dopasowanej do budżetu i celów użytkownika.
Transparentna polityka cenowa
Koszt RFT wynosi 100 USD za każdą godzinę treningu. Czas rozliczany jest proporcjonalnie z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku. Inference tokeny użyte przez modele oceniające, np. GPT-4.1, są rozliczane osobno według standardowych stawek API.
Przykłady kosztów i optymalizacji
Przykładowo, 1,75 godziny treningu kosztuje 175 USD, natomiast nieudane sesje nie są fakturowane. Użytkownicy są zachęcani do korzystania z efektywnych modeli oceniających i ograniczenia liczby walidacji, by kontrolować koszty i czas obliczeniowy.
Zachęty dla udostępniających dane
Firmy, które zdecydują się na udostępnienie zestawów danych do treningu OpenAI, otrzymają zniżkę 50%. Inicjatywa ta ma wspierać rozwój przyszłych modeli i zwiększać ich jakość w zastosowaniach branżowych.
