ニュース

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

この記事の著者: 杜瑜

出典: ハード AI

8 月 20 日火曜日、OpenAI は、企業顧客向けに「パーソナライズされたカスタマイズ サービス」を開始すると発表しました。これは、企業顧客が自社のデータを使用して、OpenAI の現在最も強力な AI モデル GPT-4o を「微調整」できることを意味します。

一部のアナリストは、OpenAI の現在の主力モデルにとって、微調整はまったく新しい機能であり、GPT-4o もその前身である GPT-4 もこれまで微調整機能を提供していなかったと述べています。今回の動きは、大手AIモデル開発会社間の法人顧客獲得競争の激化を物語っている。

現在、商用 AI 製品をめぐる新興企業間の競争はますます激化しており、企業顧客も AI への投資から多大な利益が得られることを証明するというプレッシャーにさらされています。

OpenAI の競合他社、特に Google と Microsoft は、人工知能モデルをカスタマイズする機能を提供しています。OpenAI は 2023 年に GPT-3 モデルのセルフサービス微調整 API をリリースし、より安価な GPT-4o mini モデルの微調整を開始しました。今年は7月に奉仕。さらに、AI モデルの微調整により、企業が特定分野のデータセットに基づいて一般的なモデルをトレーニングするのを支援する Cloudera などの「仲介者」も誕生しました。

OpenAI の API プロダクト リードであるオリヴィエ ゴデマン氏はメディアに対し、OpenAI は企業ユーザーが外部サービスや弱いモデル製品を使用するのではなく、直接操作することで最も強力なモデルをより簡単に適応できるようにしたいと考えていると語った。これにより、摩擦が軽減され、開始に必要な作業量が削減されます。」

モデルを微調整するには、顧客は特定のデータセットを OpenAI のサーバーにアップロードする必要があります。オープンAI公式ウェブサイトの発表では「データプライバシーとセキュリティ」を強調：

「微調整されたモデルは完全にユーザーの制御下にあり、すべての入力と出力を含むビジネス データを所有することになります。これにより、ユーザーのデータが共有されたり、他のモデルのトレーニングに使用されたりすることはありません。
また、悪用されないように、微調整されたモデルに対して多層的なセキュリティ緩和策を実装しました。たとえば、微調整されたモデルの自動セキュリティ評価を継続的に実施し、アプリケーションが当社の使用ポリシーに準拠していることを確認するために使用状況を監視します。 」

モデルのカスタマイズを担当する OpenAI ソフトウェア エンジニアの John Allard 氏は、GPT-4o mini と同様に、トレーニングの微調整には平均して 1 ～ 2 時間かかりますが、最初はユーザーはモデルの微調整にテキストベースのデータしか使用できませんでした。画像やその他のコンテンツは使用できません。

OpenAI の公式発表では、GPT-4o を微調整した後のカスタム バージョンにより、アプリケーションのパフォーマンスと精度が向上すると、GPT-4o の微調整機能がすべての有料利用レベルのすべての開発者に利用可能になったと述べられています。

コストの面では、GPT-4o 微調整トレーニングには 100 万トークンあたり 25 ドル、推論には 100 万入力トークンあたり 3.75 ドル、100 万出力トークンあたり 15 ドルの費用がかかりますが、9 月 23 日までは毎日費用がかかります。ある組織では、100 万のトレーニング トークンを無料で提供しています。 GPT-4o miniの微調整により、9月23日まで毎日200万トレーニングトークンが無料で提供されます。

モデルの微調整とは、特定の種類のタスクまたは対象領域におけるモデルのパフォーマンスを向上させるために、特定のタスクまたはデータセットに対して事前トレーニングされた一般的な大規模モデルのパラメーターを調整および最適化することを指します。百度スマートクラウドによると：

事前トレーニングされた大規模モデルは強力な一般的な機能を備えていますが、特定の分野の複雑な問題に対処できないことがよくあります。微調整は、一般知識に基づいて専門知識を補足および強化することに似ており、モデルをより「現実的」にし、実際的な問題をより適切に解決できるようにします。
モデルの微調整により、対象を絞った最適化を通じて元の知識を維持しながら、モデルが新しいタスクに迅速に適応し、タスクの完了と精度を向上させることができます。このプロセスは、AI テクノロジーの適用を加速するだけでなく、モデル開発のコストと敷居を削減します。

OpenAIは、GPT-4oの微調整機能は開発者が最も期待している機能の1つであると述べた。微調整は、コーディングからクリエイティブな執筆に至るまで、あらゆる領域でモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。また、OpenAI は、開発者向けにモデルのカスタマイズ オプションを拡張するための投資を続けています。

開発者は、カスタム データセットを使用して GPT-4o を微調整し、低コストで高いパフォーマンスを実現し、特定のユースケースのニーズを満たすことができるようになりました。微調整により、モデルは応答の構造とトーンをカスタマイズしたり、ドメイン固有の複雑な指示に従うことができます。開発者は、トレーニング データセットからのわずか数十の例を使用して、アプリケーションに対して強力な結果を生み出すことができます。