Тонкая настройка GPT‑4o теперь доступна20.08.2024 10:00

Обновление от 8 мая 2026 г.: OpenAI сворачивает платформу тонкой настройки. Платформа больше недоступна новым пользователям, однако существующие пользователи платформы тонкой настройки смогут создавать задачи обучения в течение ближайших месяцев. Все донастроенные модели будут по-прежнему доступны для инференса до момента устаревания⁠ их базовых моделей. Полный график доступен здесь⁠.

Сегодня мы запускаем тонкую настройку для GPT‑4o⁠ — одной из самых востребованных функций среди разработчиков. Кроме того, до 23 сентября мы предоставляем каждой организации по 1 млн токенов обучения в день бесплатно.

Теперь разработчики могут выполнять тонкую настройку GPT‑4o на пользовательских наборах данных, чтобы добиться более высокой производительности при меньших затратах для своих конкретных сценариев использования. Тонкая настройка позволяет модели настраивать структуру и тон ответов, а также следовать сложным инструкциям в определенной предметной области. Разработчики уже могут добиваться отличных результатов для своих приложений, используя всего несколько десятков примеров в наборе обучающих данных.

От написания кода до создания художественных текстов — тонкая настройка может существенно повлиять на производительность модели в самых разных областях. И это только начало: мы продолжим инвестировать в расширение возможностей кастомизации моделей⁠ для разработчиков.

Начало работы

Тонкая настройка GPT‑4o доступна сегодня всем разработчикам на любых платных тарифных планах⁠.

Чтобы начать работу, перейдите в панель управления тонкой настройкой⁠, нажмите create и выберите gpt-4o-2024-08-06 в раскрывающемся списке базовых моделей. Обучение при тонкой настройке GPT‑4o стоит 25 долларов за миллион токенов, а инференс — 3,75 доллара за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных токенов.

Тонкая настройка GPT‑4o mini также доступна всем разработчикам на всех платных тарифных планах. Перейдите в панель управления тонкой настройкой и выберите gpt-4o-mini-2024-07-18 в раскрывающемся списке базовых моделей. Для GPT‑4o mini мы предоставляем 2 млн токенов обучения в день бесплатно до 23 сентября.

Чтобы узнать больше об использовании тонкой настройки, ознакомьтесь с нашей документацией⁠.

Достижение передовых результатов с помощью тонкой настройки GPT-4o

За последние пару месяцев мы поработали с несколькими проверенными партнерами, чтобы протестировать тонкую настройку GPT‑4o и изучить их сценарии использования. Вот несколько историй успеха:

Компания Cosine достигает лучших в своем классе результатов в бенчмарке SWE-bench

Cosine⁠ Genie — это ИИ-помощник для разработки программного обеспечения, способный автономно выявлять и устранять ошибки, создавать функции и выполнять рефакторинг кода во взаимодействии с пользователями. Он способен рассуждать над сложными техническими проблемами и вносить изменения в код с более высокой точностью и меньшим количеством необходимых токенов. Genie работает на базе донастроенной модели GPT‑4o, обученной на примерах работы реальных инженеров-программистов, что позволяет модели научиться отвечать определенным образом. Модель также была обучена выводить результаты в специфических форматах, таких как патчи, которые можно легко зафиксировать (commit) в кодовые базы.

Используя донастроенную модель GPT‑4o, Genie достигает рекордного (SOTA) показателя в 43,8% в новом бенчмарке SWE-bench⁠ Verified, о чем было объявлено⁠ в прошлый вторник. Genie также удерживает показатель SOTA на уровне 30,08% в тесте SWE-bench Full, превзойдя свой предыдущий рекорд в 19,27%, что является самым большим улучшением в истории этого бенчмарка.

Distyl занимает 1-е место в бенчмарке BIRD-SQL

Distyl⁠, партнер по ИИ-решениям для компаний из списка Fortune 500, недавно занял 1-е место в BIRD-SQL⁠ — ведущем бенчмарке преобразования текста в SQL. Донастроенная модель GPT‑4o от Distyl достигла точности выполнения 71,83% в таблице лидеров и показала отличные результаты в таких задачах, как переформулирование запросов, классификация намерений, цепочки рассуждений (chain-of-thought) и самокоррекция, продемонстрировав особенно высокую производительность при генерации SQL.

Конфиденциальность и безопасность данных

Донастроенные модели остаются полностью под вашим контролем, сохраняя за вами все права на ваши бизнес-данные, включая любые входные и выходные данные. Это гарантирует, что ваши данные никогда не передаются и не используются для обучения других моделей.

Мы также внедрили многоуровневые средства защиты для донастроенных моделей, чтобы предотвратить их ненадлежащее использование. Например, мы непрерывно проводим автоматические оценки безопасности донастроенных моделей и отслеживаем их использование, чтобы гарантировать соблюдение приложений наших политик использования.

Мы с нетерпением ждем возможности увидеть, что вы создадите с помощью тонкой настройки GPT‑4o. Если вы хотите изучить другие варианты кастомизации моделей, пожалуйста, свяжитесь⁠ с нашей командой — мы будем рады помочь!

Адам Уэллс (Adam Wells), Алек Гордж (Alec Gorge), Эндрю Пенг (Andrew Peng), Бет Гувер (Beth Hoover), Кэри Хадсон (Cary Hudson), Дерек Чен (Derek Chen), Дев Вальядарес (Dev Valladares), Эли Жорж (Elie Georges), Эрик Уоллес (Eric Wallace), Фредди Сулит (Freddie Sulit), Джон Аллард (John Allard), Карен Ли (Karen Li), Кевин Уиннери (Kevin Whinnery), Критика Мутукумар (Krithika Muthukumar), Лорен Воркман (Lauren Workman), Ленер Патак (Leher Pathak), Лилиан Ву (Lilian Weng), Линдси МакКаллум (Lindsay McCallum), Люси Чен (Lucy Chen), Майкл Колхеде (Michael Kolhede), Майлз Брандейдж (Miles Brundage), Ник Пайн (Nick Pyne), Оливье Годеман (Olivier Godement), Оуэн Кэмпбелл-Мур (Owen Cambpell-Moore), Педро Агилар (Pedro Aguilar), Рави Теджа Муллапуди (Ravi Teja Mullapudi), Скотт Лессанс (Scott Lessans), Шон Чанг (Sean Chang), Шьямал Анадкат (Shyamal Anadkat), Стивен Хайдел (Steven Heidel), Табарак Хан (Tabarak Khan), Уилл Ханг (Will Hang)