OpenAI bietet Entwicklern neue Möglichkeiten, GPT-4o-Modelle durch Fine-Tuning gezielt auf ihre spezifischen Anforderungen zuzuschneiden.
OpenAI hat das Fine-Tuning für seine GPT-4o-Modelle vorgestellt, eine Funktion, die speziell darauf abzielt, die Leistung der KI für bestimmte Anwendungsfälle zu optimieren und gleichzeitig die Kosten zu senken. Fine-Tuning ermöglicht es Entwicklern, die Struktur und den Ton der KI-Antworten anzupassen und komplexe domänenspezifische Anweisungen präzise umzusetzen. Laut OpenAI können bereits wenige Dutzend Beispiele im Trainingsdatensatz ausreichen, um gute Ergebnisse zu erzielen.
Als Beispiele für den Erfolg des Fine-Tunings präsentierte OpenAI zwei Anwendungen: Distyl belegte mit einem angepassten GPT-4o-Modell den ersten Platz auf dem BIRD-SQL-Benchmark für Text-zu-SQL-Aufgaben mit einer Genauigkeit von 71,83 Prozent. Das Unternehmen Cosine erreichte mit seinem KI-Assistenten Genie Spitzenwerte auf dem SWE-bench Verified Benchmark für Software-Engineering.
Entwickler profitieren dabei auch von OpenAIs Sicherheitsmaßnahmen: Die Kontrolle über die angepassten Modelle bleibt vollständig bei den Entwicklern, und die eingegebenen Daten werden ausschließlich zur Verfeinerung des eigenen Modells verwendet. Um Missbrauch vorzubeugen, überwacht OpenAI die fine-getunten Modelle auf mögliche Sicherheitsverletzungen. Das Fine-Tuning für GPT-4o ist ab sofort für alle Entwickler mit kostenpflichtigen Nutzungsstufen verfügbar. Die Kosten belaufen sich auf 25 US-Dollar pro einer Million Token für das Training, 3,75 US-Dollar pro einer Million Eingabe-Token und 15 US-Dollar pro einer Million Ausgabe-Token für die Inferenz. Zusätzlich bietet OpenAI bis zum 23. September kostenfrei zwei Millionen Trainings-Token täglich an, um Entwicklern den Einstieg in das Fine-Tuning zu erleichtern.