قدمت OpenAI في وقت سابق من هذا العام نموذج GPT-4o، وهو إصدار أقل تكلفة من نموذج GPT-4 يتمتع بقدرات مماثلة تقريبًا. ومع ذلك، نظرًا لأن GPT يعتمد في تدريبه على بيانات الإنترنت، فقد لا يتناسب مع الأسلوب أو الطابع المطلوب لمشاريعك الخاصة.
الآن، مع إطلاق ميزة الضبط الدقيق، أصبح بإمكان المستخدمين تحسين النموذج ليتوافق مع احتياجاتهم بدقة أكبر. الضبط الدقيق هو المرحلة النهائية من تطوير الذكاء الاصطناعي، وهو عبارة عن تحسين إضافي يتم إجراؤه بعد اكتمال الجزء الأكبر من التدريب. ورغم أنه يتطلب جهدًا بسيطًا، إلا أن تأثيره على مخرجات النموذج يمكن أن يكون قويًا للغاية.
وفقًا لما ذكرته OpenAI، يمكن لبضع عشرات من الأمثلة فقط أن تغيّر من نغمة وخصائص النموذج بحيث تتناسب مع حالة الاستخدام الخاصة بك. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تطوير روبوت دردشة مخصص، يمكنك تقديم عدة أسئلة وأجوبة كأمثلة وضبط النموذج عليها. بعد الانتهاء من عملية الضبط، سيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر توافقًا مع الأمثلة التي قدمتها له.
إذا لم تكن قد جربت تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي من قبل، يمكنك البدء الآن بسهولة. توفر OpenAI للمستخدمين فرصة ضبط نموذج GPT-4o باستخدام مليون رمز تدريبي مجانًا حتى 23 سبتمبر، مما يتيح لهم تجربة الميزة دون تكاليف إضافية.
بعد انتهاء الفترة المجانية، سيكون بإمكانك مواصلة الضبط بتكلفة 25 دولارًا لكل مليون رمز مميز، كما ستكون تكلفة استخدام النموذج المضبوط 3.75 دولار لكل مليون رمز مميز للإدخال و15 دولارًا لكل مليون رمز مميز للإخراج.
في إطار التعاون مع شركائها، تستمر OpenAI في تطوير واختبار الميزات الجديدة. على سبيل المثال، عملت شركة Cosine على تطوير الذكاء الاصطناعي Genie، الذي يمكنه مساعدة المستخدمين في اكتشاف الأخطاء البرمجية، وقد تم تدريبه باستخدام أمثلة حقيقية لتحسين الأداء.
أما شركة Distyl، فقد ركزت على تحسين نموذج تحويل النص إلى SQL، وحققت دقة بلغت 71.83 بالمئة في معيار BIRD-SQL. بالمقارنة، حصل المطورون البشريون، مثل مهندسي البيانات والطلاب، على دقة تصل إلى 92.96 بالمئة في نفس الاختبار.
وعلى صعيد الخصوصية، أكدت OpenAI أن المستخدمين الذين يقومون بضبط نموذج GPT-4o يتمتعون بالملكية الكاملة لبياناتهم، بما في ذلك جميع المدخلات والمخرجات، مما يعزز الثقة في الحفاظ على سرية المعلومات المستخدمة في عمليات الضبط.
إرسال تعليق