相信很多大家對每天免費100萬token，GPT-4o新增微調功能還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

OpenAI向所有開發(fā)者推出GPT-4o數(shù)據(jù)微調功能，可以使用自己的數(shù)據(jù)打造準確率、輸出模式更好的個性化ChatGPT助手。

例如，韓國最大電信運營商SK Telecom通過OpenAI的數(shù)據(jù)微調功能，打造了特定的AI助手，使對話總結準確率提高了35%，意圖識別率提升了33%，客戶滿意度大幅度提升。

同時OpenAI宣布從今天到9月23日，每天免費提供100萬token微調額度，推理成本每100萬token輸入3.75美元，每100萬token輸出15美元。

什么是數(shù)據(jù)微調

通常大模型是在超大規(guī)模數(shù)據(jù)上進行預訓練的，以學習通用的語言知識和輸出模式。由于數(shù)據(jù)過于雜亂，模型可能在金融、法律、醫(yī)療等業(yè)務中的表現(xiàn)并不理想，因為沒有針對特定領域進行專門優(yōu)化。

而數(shù)據(jù)微調可以將與特定任務或領域相關的新數(shù)據(jù)融合到模型中，并使用這些數(shù)據(jù)來調整模型的參數(shù)，使模型能夠更好地理解和處理這些特定的數(shù)據(jù)。

在微調過程中，將收集到的特定任務數(shù)據(jù)輸入到預訓練模型中，然后通過反向傳播、梯度下降、監(jiān)督學習等技術，調整模型的參數(shù)使其在特定任務上的表現(xiàn)優(yōu)化，模型會逐步學會識別和處理特定任務的數(shù)據(jù)模式。

例如，GPT-4o模型只能生成一般性的寬泛文本，但我們想要將其應用于情感分析領域，以判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。

我們就可以收集大量帶有情感標注的文本數(shù)據(jù)，并使用這些數(shù)據(jù)對模型進行微調。在微調過程中，模型可以更好地學習如何根據(jù)文本中的詞匯、語法和語義信息來判斷情感傾向。

實際微調案例

Genie是上周 AI Agent代碼領域殺出的一匹大黑馬，其性能超過了同類的Devin、Amazon Q、Swe-agent+GPT-4等，而該產(chǎn)品便是基于Genie自有數(shù)據(jù)在GPT-4o上微調而成。

Genie能夠實現(xiàn)跨復雜平臺端到端的進行推理，能夠像人類那樣來修改和檢測代碼。在GPT-4o的幫助下，Genie 在OpenAI新發(fā)布的SWE-bench Verified 基準測試中實現(xiàn)了43.8% SOTA得分。還在 SWE-bench Full 基準測試中取得了30.08% 的得分，也是目前最高的評分。

Harvey是一家專門為律師提供類ChatGPT助手的服務商，為了更好的提升法律內容輸出與準確率，使用了OpenAI的GPT-4進行數(shù)據(jù)微調。

在微調的過程中，他們使用了10億token的數(shù)據(jù)，并對模型訓練過程的每一步都進行了修改。最終，該AI助手的回答準確率提升了83%，使得律師們更喜歡這種微調的助手。

Distyl是一家為財富500強企業(yè)提供 AI 解決方案的合作伙伴，最近在 BIRD-SQL 基準測試中獲得了第一名，這是領先的文本到 SQL 基準測試。

Distyl的微調 GPT-4o 模型在排行榜上實現(xiàn)了71.83% 的執(zhí)行準確率，并在查詢重構、意圖分類、思維鏈和自我糾正等任務中表現(xiàn)出色，尤其是在 SQL 生成方面表現(xiàn)尤為突出。

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