OpenAI कंपनी ने घोषणा की है कि तीसरे पक्ष के डेवलपर्स अब इसके नए मल्टी-मॉडल बड़े मॉडल GPT-4o को फाइन-ट्यून कर सकते हैं। यह सुविधा डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोग की आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल के व्यवहार को समायोजित करने की अनुमति देती है, जैसे कि स्वर बदलना, विशेष निर्देशों का पालन करना या तकनीकी कार्यों में सटीकता बढ़ाना। फाइन-ट्यूनिंग केवल थोड़े प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके भी महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार कर सकती है।
डेवलपर्स के लिए, इस नई सुविधा का उपयोग करना बहुत आसान है। उन्हें केवल OpenAI के फाइन-ट्यूनिंग डैशबोर्ड पर जाना है, "बनाएँ" पर क्लिक करना है, और फिर बेस मॉडल की ड्रॉप-डाउन सूची में "gpt-4o-2024-08-06" चुनना है। इस तरह की सुविधाजनक प्रक्रिया का अर्थ है कि चाहे प्रोग्रामिंग हो या रचनात्मक लेखन, फाइन-ट्यूनिंग विभिन्न क्षेत्रों में मॉडल के प्रदर्शन को काफी बढ़ा सकती है।
प्रवेशिका: https://platform.openai.com/finetune
23 सितंबर से पहले, हर दिन मुफ्त में 1000000 टोकन दिए जाएंगे
OpenAI ने विशेष रूप से एक प्रस्ताव पेश किया है: 23 सितंबर 2024 तक, डेवलपर्स को हर दिन 1000000 टोकन तक मुफ्त उपयोग की सीमा प्रदान की जाएगी। ये टोकन मॉडल द्वारा जानकारी को समझने और संसाधित करने की मूल इकाइयाँ हैं, डेवलपर्स को अपने व्यवसाय से संबंधित डेटा को टोकन में परिवर्तित करना होगा, ताकि वे प्रभावी फाइन-ट्यूनिंग कर सकें।
यह ध्यान देने योग्य है कि सामान्यतः GPT-4o मॉडल के लिए फाइन-ट्यूनिंग की लागत प्रति 1000000 टोकन 25 डॉलर है, जबकि फाइन-ट्यून किए गए मॉडल का उपयोग करते समय अनुमानित लागत प्रति 1000000 इनपुट टोकन 3.75 डॉलर और आउटपुट टोकन प्रति 1000000 15 डॉलर है।
और छोटे GPT-4o मिनी मॉडल के लिए, OpenAI हर दिन 2000000 टोकन की मुफ्त सीमा प्रदान करता है, उसी अंतिम तिथि तक। इस तरह के उपाय न केवल बड़ी संख्या में डेवलपर्स को आकर्षित करते हैं, बल्कि OpenAI को Google, Anthropic जैसे प्रतिस्पर्धियों और नए ओपन-सोर्स मॉडल जैसे Nous Research के Hermes3 के सामने मजबूत बाजार प्रतिस्पर्धा प्रदान करते हैं।
इसके अलावा, OpenAI ने फाइन-ट्यूनिंग सुविधा को बढ़ावा देने के साथ-साथ सुरक्षा और डेटा गोपनीयता के मुद्दों पर भी ध्यान नहीं दिया है। उन्होंने कहा कि फाइन-ट्यून किए गए मॉडल पूरी तरह से व्यावसायिक डेटा पर नियंत्रण रख सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि इनपुट और आउटपुट को अन्य मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं किया जाएगा। OpenAI की उपयोग नीति के अनुसार अनुप्रयोगों को सुनिश्चित करने के लिए, कंपनी ने कई स्तरों की सुरक्षा उपायों को लागू किया है।
फाइन-ट्यूनिंग के सफल उदाहरण
कुछ फाइन-ट्यूनिंग के सफल उदाहरण पहले से ही हैं, जैसे कि एक AI सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कंपनी Cosine ने फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से SWE-bench बेंचमार्क में 43.8% का उच्चतम स्कोर हासिल किया।
एक अन्य AI समाधान कंपनी Distyl ने फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से GPT-4o को BIRD-SQL बेंचमार्क में 71.83% की कार्यान्वयन सटीकता प्राप्त करने में मदद की। ये सफल उदाहरण निश्चित रूप से OpenAI की फाइन-ट्यूनिंग सुविधा के लिए अधिक विश्वसनीयता प्रदान करते हैं।
OpenAI एक ऐसे दृष्टिकोण को हासिल करने के लिए प्रयासरत है जहां प्रत्येक संगठन के पास अपना कस्टम AI मॉडल हो, और यह फाइन-ट्यूनिंग सुविधा निश्चित रूप से इस लक्ष्य की ओर एक महत्वपूर्ण कदम है।
मुख्य बिंदु:
🌟 ** फाइन-ट्यूनिंग सुविधा लॉन्च **: OpenAI ने GPT-4o मॉडल फाइन-ट्यूनिंग सुविधा पेश की है, जिससे डेवलपर्स अपनी आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल के व्यवहार को समायोजित कर सकते हैं।
💰 ** मुफ्त टोकन का बड़ा वितरण **: डेवलपर्स हर दिन 1000000 टोकन मुफ्त में प्राप्त कर सकते हैं फाइन-ट्यूनिंग के लिए, जिससे कई डेवलपर्स को शामिल किया जा रहा है।
🔒 ** डेटा सुरक्षा सुनिश्चित **: OpenAI डेटा गोपनीयता और सुरक्षा पर जोर देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि फाइन-ट्यून किए गए मॉडल इनपुट-आउटपुट डेटा का पुनः प्रशिक्षण नहीं करेगा।
