გადადით მთავარ შინაარსზე
OpenAI

20 აგვისტო, 2024

პროდუქტი

GPT‑4o‑სთვის ფაინტიუნინგი უკვე ხელმისაწვდომია

მოარგეთ GPT‑4o‑ის საკუთარი ვერსიები, რათა გაზარდოთ თქვენი აპლიკაციების წარმადობა და სიზუსტე.

სურათზე გამოსახულია აბსტრაქტული ნახატი, რომელშიც ჩანს ბადის მსგავსი ვერტიკალური და ჰორიზონტალური მონასმების ნიმუში თბილ ყვითელ, ნარინჯისფერ და ვარდისფერ ტონებში, შერეული ცივ ლურჯ და იისფერ ფერებთან. ფერადი მართკუთხედები და ხაზები ქმნის ცოცხალ, მრავალშრიან ეფექტს.
იტვირთება…

განახლება 2026 წლის 8 მაისის მდგომარეობით: OpenAI ეტაპობრივად ასრულებს დამატებითი წვრთნის პლატფორმის მუშაობას. პლატფორმა აღარაა ხელმისაწვდომი ახალი მომხმარებლებისთვის, თუმცა დამატებითი წვრთნის პლატფორმის არსებული მომხმარებლები მომდევნო თვეების განმავლობაში შეძლებენ წვრთნის დავალებების შექმნას. ყველა დამატებით გაწვრთნილი მოდელი ინფერენციისთვის ხელმისაწვდომი დარჩება მანამ, სანამ მათი საბაზო მოდელები მოძველებულად არ გამოცხადდება(იხსნება ახალ ფანჯარაში). სრული განრიგი იხილეთ აქ(იხსნება ახალ ფანჯარაში).


დღეს ვუშვებთ GPT‑4o მოდელის დამატებით წვრთნას — დეველოპერების მიერ ერთ-ერთ ყველაზე მოთხოვნად ფუნქციას. 23 სექტემბრის ჩათვლით ყველა ორგანიზაციას ასევე უფასოდ ვთავაზობთ დღეში 1მლნ. საწვრთნელ ტოკენს.

მონაცემთა მორგებული ნაკრებების საფუძველზე დეველოპერებს ახლა შეუძლიათ GPT‑4o‑ს დამატებით წვრთნა, რათა გამოყენების კონკრეტული შემთხვევებისთვის უფრო დაბალ ფასად მიაღწიონ მუშაობის უფრო მაღალ წარმადობას. დამატებითი წვრთნა მოდელს აძლევს საშუალებას, მოარგოს პასუხების სტრუქტურა და ტონი ან დაიცვას რთული, კონკრეტულ სფეროზე მორგებული ინსტრუქციები. დეველოპერებს უკვე შეუძლიათ თავიანთი აპლიკაციებისთვის საუკეთესო შედეგების მიღწევა სასწავლო მონაცემთა ნაკრებში არსებული სულ რამდენიმე ათეული მაგალითითაც კი.

პროგრამირებით დაწყებული, შემოქმედებითი წერით დამთავრებული, მოდელის დამატებით წვრთნას შეუძლია მნიშვნელოვანი გავლენა მოახდინოს მის სხვადასხვა სფეროში მუშაობის ხარისხზე. ეს მხოლოდ დასაწყისია — ჩვენ გავაგრძელებთ დეველოპერებისთვის ჩვენი მოდელის მორგების შესაძლებლობების გაფართოებაში ინვესტირებას.

დაწყება

GPT‑4o ფაინტიუნინგი დღეიდან ხელმისაწვდომია ყველა დეველოპერისთვის ყველა ფასიან გამოყენების დონეზე(იხსნება ახალ ფანჯარაში).

დასაწყებად ეწვიეთ ფაინტიუნინგის დაფას(იხსნება ახალ ფანჯარაში), დააწკაპუნეთ create-ზე და საბაზო მოდელის ჩამოსაშლელი სიიდან აირჩიეთ gpt-4o-2024-08-06. GPT‑4o ფაინტიუნინგის გაწვრთნა ღირს $25 მილიონ token-ზე, ხოლო ინფერენსი ღირს $3.75 მილიონ შეყვანის token-ზე და $15 მილიონ გამოტანის token-ზე.

GPT‑4o mini ფაინტიუნინგიც ხელმისაწვდომია ყველა დეველოპერისთვის ყველა ფასიან გამოყენების დონეზე. ეწვიეთ ფაინტიუნინგის დაფას და საბაზო მოდელის ჩამოსაშლელი სიიდან აირჩიეთ gpt-4o-mini-2024-07-18. GPT‑4o mini-სთვის 23 სექტემბრამდე ყოველდღიურად 2M სასწავლო token-ს უფასოდ გთავაზობთ. 

ფაინტიუნინგის გამოყენების შესახებ მეტის გასაგებად ეწვიეთ ჩვენს დოკუმენტაციას(იხსნება ახალ ფანჯარაში).

უახლესი საუკეთესო წარმადობის მიღწევა GPT-4o ფაინტიუნინგით

გასული რამდენიმე თვის განმავლობაში, ჩვენ ვიმუშავეთ რამდენიმე სანდო პარტნიორთან, რათა გამოგვეცადა GPT‑4o‑ზე ფაინტიუნინგი და უკეთ გაგვეგო მათი გამოყენების შემთხვევები. აი, რამდენიმე წარმატების ისტორია:

Cosine-მა SWE-bench ბენჩმარკზე უახლესი საუკეთესო შედეგი აჩვენა

Cosine(იხსნება ახალ ფანჯარაში)-ის Genie არის AI პროგრამული ინჟინერიის ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია ავტონომიურად აღმოაჩინოს და მოაგვაროს შეცდომები, შექმნას ფუნქციები და მომხმარებლებთან თანამშრომლობით გადააკეთოს კოდი. მას შეუძლია მსჯელობა რთულ ტექნიკურ პრობლემებზე და კოდში ცვლილებების შეტანა უფრო მაღალი სიზუსტით და ნაკლები token-ით. Genie მუშაობს ფაინტიუნინგგავლილ GPT‑4o მოდელზე, რომელიც გაწვრთნილია რეალური პროგრამული ინჟინრების მუშაობის მაგალითებზე, რაც მოდელს საშუალებას აძლევს ისწავლოს პასუხის გაცემა კონკრეტული ფორმით. მოდელი ასევე გაწვრთნილი იყო იმისთვის, რომ შედეგი კონკრეტულ ფორმატებში გამოეტანა, მაგალითად ისეთი პატჩების სახით, რომელთა კოდის ბაზებში მარტივად დაკომიტება შეიძლებოდა. 

ფაინტიუნინგგავლილი GPT‑4o მოდელით Genie ახალ SWE-bench(იხსნება ახალ ფანჯარაში) Verified ბენჩმარკზე 43.8%-იან SOTA ქულას აღწევს, რომლის შესახებაც გასულ სამშაბათს გამოცხადდა. Genie-ს ასევე აქვს 30.08%-იანი SOTA ქულა SWE-bench Full-ზე, რაც აჭარბებს მის წინა 19.27%-იან SOTA შედეგს — ამ ბენჩმარკზე ყველაზე დიდ გაუმჯობესებას ისტორიაში.

Distyl BIRD-SQL ბენჩმარკში 1-ელ ადგილზე გავიდა

Distyl(იხსნება ახალ ფანჯარაში), Fortune 500 კომპანიების AI გადაწყვეტილებების პარტნიორი, ახლახან 1-ელ ადგილზე გავიდა BIRD-SQL(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ბენჩმარკში, რომელიც ტექსტიდან SQL-ში გარდაქმნის წამყვანი ბენჩმარკია. Distyl-ის ფაინტიუნინგგავლილმა GPT‑4o‑მ რეიტინგში 71.83% შესრულების სიზუსტეს მიაღწია და გამოიჩინა თავი ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა მოთხოვნის რეფორმულირება, განზრახვის კლასიფიკაცია, აზროვნების ჯაჭვი და თვითშესწორება, განსაკუთრებით მაღალი შედეგით SQL გენერაციაში.

ლიდერბორდზე ნაჩვენებია Execution Accuracy (EX), სადაც „Human Performance“ არის 92.96%. ქვემოთ ჩამოთვლილ AI მოდელებს შორის არიან „Distillery + GPT-4o“ (71.83%), „ExSL + granite-34b-code“ (70.37%), „RECAP + Gemini“ (69.03%) და „ByteBrain“ (68.87%).

მონაცემთა კონფიდენციალურობა და უსაფრთხოება

ფაინტიუნინგგავლილი მოდელები სრულად თქვენს კონტროლქვეშ რჩება, თქვენი ბიზნესმონაცემების სრული საკუთრებით, ყველა შეყვანისა და გამოტანის ჩათვლით. ეს უზრუნველყოფს, რომ თქვენი მონაცემები არასოდეს გაზიარდება და არ იქნება გამოყენებული სხვა მოდელების გასაწვრთნელად.

ჩვენ ასევე დავნერგეთ მრავალშრიანი უსაფრთხოების ზომები ფაინტიუნინგგავლილი მოდელებისთვის, რათა დავრწმუნდეთ, რომ ისინი არ გამოიყენება ბოროტად. მაგალითად, ჩვენ მუდმივად ვატარებთ ავტომატიზებულ უსაფრთხოების შეფასებებს ფაინტიუნინგგავლილ მოდელებზე და ვაკვირდებით გამოყენებას, რათა დავრწმუნდეთ, რომ აპლიკაციები იცავენ ჩვენი გამოყენების პოლიტიკებს.

მოხარულები ვართ ვნახოთ, რას შექმნით GPT‑4o‑ის ფაინტიუნინგით. თუ გსურთ შეისწავლოთ მოდელის მორგების მეტი ვარიანტი, გთხოვთ, დაგვიკავშირდეთ ჩვენს გუნდს — სიამოვნებით დაგეხმარებით!

ავტორები

Andrew Peng, John Allard და Steven Heidel

მადლობები

Adam Wells, Alec Gorge, Andrew Peng, Beth Hoover, Cary Hudson, Derek Chen, Dev Valladares, Elie Georges, Eric Wallace, Freddie Sulit, John Allard, Karen Li, Kevin Whinnery, Krithika Muthukumar, Lauren Workman, Leher Pathak, Lilian Weng, Lindsay McCallum, Lucy Chen, Michael Kolhede, Miles Brundage, Nick Pyne, Olivier Godement, Owen Cambpell-Moore, Pedro Aguilar, Ravi Teja Mullapudi, Scott Lessans, Sean Chang, Shyamal Anadkat, Steven Heidel, Tabarak Khan, Will Hang