OpenAI lanzó la nueva función de Day2 de "ajuste fino del aprendizaje por refuerzo" para mejorar la precisión del aprendizaje de los campos profesionales de IA

En el segundo día de lanzamiento de nuevos productos de OpenAI, se ha presentado la función de "Ajuste fino por refuerzo" (Reinforcement Fine-Tuning, RFT), que permite a los usuarios mejorar la capacidad de inferencia de modelos personalizados en campos específicos, lo que a su vez mejora la precisión del modelo. Esta función se puede aplicar en diversos ámbitos, como la investigación científica, el derecho, las finanzas, los seguros, la ingeniería, entre otros. (Resumen previo: ¿Vale la pena la suscripción mensual de 200 dólares de OpenAI para el modelo o1 y el nuevo plan ChatGPT Pro?) (Información adicional: OpenAI anuncia una transmisión en vivo de 12 días: ¿Se puede preparar una emboscada con el concepto de inteligencia artificial?) El desarrollador detrás de ChatGPT, OpenAI, anunció el día 5 que comenzaría un lanzamiento de nuevos productos de 12 días a partir del día 6 a las 2 a.m. El primer día se presentó la versión completa del modelo de inferencia o1, que reemplaza a la versión previa de vista previa. Los usuarios de ChatGPT Plus, Team y Pro ya pueden utilizarlo, y también se lanzó el plan de suscripción "ChatGPT Pro", que permite el uso ilimitado del modelo o1. Para más información: ¿Vale la pena la suscripción mensual de 200 dólares de OpenAI para el modelo o1 y el nuevo plan ChatGPT Pro? ¿Qué sorpresas nos depara OpenAI en este segundo día de evento? Se ha lanzado la nueva función de "Ajuste fino por refuerzo" En el segundo día de lanzamiento de productos, OpenAI ha lanzado la nueva función de "Ajuste fino por refuerzo" (Reinforcement Fine-Tuning, RFT), que permite a los usuarios utilizar sus propios conjuntos de datos para entrenar el modelo o1 mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Además, el presentador del evento mencionó que solo se necesitan unas pocas docenas de ejemplos de alta calidad para mejorar rápidamente la capacidad de inferencia del modelo en un campo específico. Cabe destacar que esta función se puede aplicar en diversos ámbitos, como la investigación científica, el derecho, las finanzas, los seguros, la ingeniería, entre otros. Además, en el video de lanzamiento, Justin Reese, biólogo computacional del Laboratorio Nacional de Berkeley, también participó en una demostración en vivo del modelo, compartiendo cómo el "Ajuste fino por refuerzo" ayuda en el diagnóstico de enfermedades raras. En la imagen mostrada por Reese, la precisión de identificación del modelo o1 original era del 25%; la precisión de identificación del modelo o1 mini original era del 17%, y después del "Ajuste fino por refuerzo", la precisión de identificación del modelo o1 mini aumentó al 31%, lo que supone un aumento del 82% en la precisión. Aunque la función de "Ajuste fino por refuerzo" mejora significativamente la precisión y la especialización del modelo en un campo específico, el presentador también mencionó que esta función aún está en vista previa y está previsto que se lance al público el próximo año. Además, OpenAI ha lanzado el programa alpha de RFT, invitando a universidades, instituciones de investigación, empresas y otras entidades a participar en las pruebas de esta función. Informes relacionados: ChatGPT es acusado de "rechazar respuestas a personas como David Mayer", y OpenAI es sospechoso de bloquear información OpenAI anuncia una transmisión en vivo de 12 días: ¿Se puede preparar una emboscada con el concepto de inteligencia artificial? ¿Vale la pena la suscripción mensual de 200 dólares de OpenAI para el modelo o1 y el nuevo plan ChatGPT Pro? : La nueva función de "Ajuste fino por refuerzo" aumenta la precisión del aprendizaje de inteligencia artificial en campos especializados>. Este artículo fue publicado originalmente en BlockTempo, el medio de noticias más influyente en la cadena de bloques.