OpenAI на своєму другому дні презентації нових продуктів випустила функцію «Підсилене налаштування» (Reinforcement Fine-Tuning, RFT), що дозволяє користувачам покращити точність моделі в певній області на основі налаштування на власних наборах даних з використанням алгоритмів підсиленого навчання. Ця функція може бути використана в багатьох областях, таких як наука, право, фінанси, страхування, інженерія тощо. Нова функція може значно покращити точність та професійність моделі в певній області. Проте, варто зазначити, що ця функція знаходиться у прев'ю-режимі і планується випуск наступного року. Крім того, OpenAI наразі запустив проєкт RFT Alpha, що закликає університети, наукові установи або підприємства долучитися до тестування цієї функції.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
OpenAI випустила нову функцію «підсилене навчання з мікроналаштуванням» на День 2, що покращує точність навчання в галузі штучного інтелекту
OpenAI на своєму другому дні презентації нових продуктів випустила функцію «Підсилене налаштування» (Reinforcement Fine-Tuning, RFT), що дозволяє користувачам покращити точність моделі в певній області на основі налаштування на власних наборах даних з використанням алгоритмів підсиленого навчання. Ця функція може бути використана в багатьох областях, таких як наука, право, фінанси, страхування, інженерія тощо. Нова функція може значно покращити точність та професійність моделі в певній області. Проте, варто зазначити, що ця функція знаходиться у прев'ю-режимі і планується випуск наступного року. Крім того, OpenAI наразі запустив проєкт RFT Alpha, що закликає університети, наукові установи або підприємства долучитися до тестування цієї функції.