OpenAI社は、新たに発表されたマルチモーダル大規模言語モデルGPT-4oを、サードパーティの開発者がファインチューニングできるようになったと発表しました。この機能により、開発者はアプリケーションのニーズに合わせてモデルの動作を調整できます。例えば、口調の変更、特定の指示への準拠、技術的なタスクにおける精度の向上などが可能です。少量のトレーニングデータを使用するだけでも、パフォーマンスが大幅に向上します。
開発者にとって、この新機能の使用は非常に簡単です。OpenAIのファインチューニングダッシュボードにアクセスし、「作成」をクリックして、基本モデルのドロップダウンメニューから「gpt-4o-2024-08-06」を選択するだけです。この簡単な操作により、プログラミングからクリエイティブライティングまで、あらゆる分野でモデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
アクセス方法: https://platform.openai.com/finetune
9月23日まで、毎日100万トークン無料プレゼント！
OpenAIは、2024年9月23日まで、開発者に毎日最大100万トークンの無料利用枠を提供するキャンペーンを実施しています。トークンは、モデルが情報を理解し処理するための基本単位であり、開発者は自身の業務に関連するデータをトークンに変換して、効果的なファインチューニングを行う必要があります。
なお、通常、GPT-4oモデルのファインチューニング費用は100万トークンあたり25ドルですが、ファインチューニング後のモデルを推論で使用する場合の費用は、入力トークン100万あたり3.75ドル、出力トークン100万あたり15ドルです。
さらに、より小型のGPT-4o miniモデルについては、同じ締め切り日まで毎日200万トークンの無料利用枠を提供しています。この施策は、多くの開発者を惹きつけ、Google、Anthropicなどの競合他社、そしてNous ResearchのHermes3などの新しいオープンソースモデルに対しても、OpenAIの市場競争力を強化しています。
また、OpenAIはファインチューニング機能の外部への宣伝と同時に、セキュリティとデータプライバシーの問題も軽視していません。ファインチューニングされたモデルは企業データの完全な制御を可能にし、入力と出力が他のモデルのトレーニングに使用されることを防ぐと述べています。OpenAIの使用ポリシーに準拠したアプリケーションを確保するために、同社は多層的なセキュリティ対策を実施しています。
ファインチューニング成功事例
すでにいくつかのファインチューニング成功事例があります。例えば、CosineというAIソフトウェアエンジニアリング会社は、ファインチューニングによりSWE-benchベンチマークで43.8％という最高スコアを達成しました。
DistylというAIソリューション会社は、ファインチューニングによりGPT-4oのBIRD-SQLベンチマークにおける実行精度を71.83％にまで向上させました。これらの成功例は、OpenAIのファインチューニング機能の説得力をさらに高めています。
OpenAIは、あらゆる組織が独自のAIモデルをカスタマイズできる世界の実現に向けて努力しており、今回のファインチューニング機能は、その目標に向けた重要な一歩です。
要点:
🌟 ** ファインチューニング機能のリリース**: OpenAIはGPT-4oモデルのファインチューニング機能を発表し、開発者はニーズに合わせてモデルの動作を調整できるようになりました。
💰 ** トークン無料提供**: 開発者はモデルのファインチューニングに毎日100万トークンを無料で利用でき、多くの開発者の参加を促しています。
🔒 ** データセキュリティの確保**: OpenAIはデータプライバシーとセキュリティを重視し、ファインチューニングされたモデルが入出力データを使用して再トレーニングされることを防いでいます。
