[ad_1]
关键要点
- OpenAI 为 GPT-4o 推出了新的微调选项。
- 此举扩大了 OpenAI 模型的定制选项。
- 越来越多的企业开始接受定制化人工智能。
人工智能中的微调是指模型训练的附加阶段，旨在提高人工智能代理在特定任务中的表现。开发人员提供微调选项以启用可定制的、特定领域的聊天机器人。然而，该选项最初并不适用于 OpenAI 最先进的大型语言模型 (LLM) GPT-4o。
然而，截至 8 月 20 日星期二，OpenAI 已经 上市 GPT-4o 作为其提供微调的模型之一，为其配备了迄今为止所缺乏的可定制程度。
OpenAI 拥抱微调
虽然 轻量版 由于 OpenAI 的旗舰模型 GPT-4o 此前可供微调，该公司最初暂缓开放全尺寸版本以供定制。
该公司将该选项定位为理想选择，适合那些想要为聊天机器人输出设置特定风格、语气或格式、提高特定领域内的可靠性或教授模型难以在提示中表达的新技能的用户。
客户必须将数据上传到 OpenAI 的服务器来微调模型。根据数据集的大小，该过程大约需要一到两个小时。
尽管 GPT-4o 具有多模态功能，但用户只能使用基于文本的数据对模型进行微调。
定制人工智能市场不断增长
借助 OpenAI 等主要 AI 开发商提供的微调选项， 谷歌 和 人择，越来越多的企业 AI 客户开始接受定制聊天机器人。
使用案例包括客户服务代理以及需要专业领域知识的行业或业务特定的 AI 助理。
当然，自主微调并不是AI定制的唯一选择。针对特定行业的预专业化解决方案也越来越多。
微软等平台 财务副驾驶 和 Aveni 的 金融服务专用模型 指出定制人工智能带来的巨大机遇，开发商正在竞相抢占蓬勃发展的企业人工智能服务市场的份额。
克服安全顾虑
虽然精细调整的人工智能模型创造了许多新的商机，但将专有数据交给 OpenAI 等公司进行训练会引发重要的安全性和合规性问题。
当然，很难想象公司会将自己最有价值的商业机密委托给第三方。许多企业都有政策禁止他们通过聊天机器人 API 等云服务处理某些数据。
然而，在接受 控制网络Articul8 首席执行官 Arun Subramaniyan 表示：“我们已经不再认为云比本地更不安全。”事实上，他表示，云通常更安全，因为云提供商雇佣了专门的专家来保护他们的系统免受威胁。
他说，越来越多的公司开始使用自动日志分析来利用基于云的生成式人工智能解决方案，同时又不牺牲安全合规性。 公司现在可以自动分析云数据流，标记出现的任何问题并实现更高程度的安全性，而不必按照规定的时间间隔运行审核。
随着企业采用定制 AI，日志分析等工具可以帮助增加信任并克服以云为中心的 AI 分布模型固有的一些挑战。
这篇文章有帮助吗？
