Mayıs ayında yayınlanan OpenAI’nin en son ve en güçlü yapay zeka (AI) modeli olan GPT-4o, yeni bir yükseltme alıyor. Salı günü şirket, geliştiricilerin ve kuruluşların özel veri kümeleri kullanarak AI modelini eğitmesine olanak tanıyan AI modeli için yeni bir ince ayar özelliği yayınladı. Bu, kullanıcıların kullanımlarına ilişkin daha alakalı ve odaklanmış veriler eklemesine ve oluşturulan yanıtları daha doğru hale getirmesine olanak tanıyacak. AI firması ayrıca önümüzdeki ay GPT-4o modellerini geliştirmek için kuruluşlara ücretsiz eğitim jetonları sağlayacağını duyurdu.
GPT-4o İnce Ayar Özelliğine Kavuştu
Birinde postalamakOpenAI yeni özelliğin lansmanını duyurdu ve geliştiricilerin ve kuruluşların belirli kullanım durumları için daha düşük maliyetlerle daha yüksek performans elde etmelerine olanak tanıyacağını vurguladı. Bunu “geliştiricilerin en çok talep ettiği özelliklerden biri” olarak adlandıran AI firması, ince ayarın modelin yanıtların yapısını ve tonunu özelleştirmesini sağlayacağını açıkladı. Ayrıca GPT-4o’nun karmaşık alan-özel talimatları izlemesine de olanak tanıyacak.
Ayrıca şirket, 23 Eylül’e kadar AI modelleri için kuruluşlara ücretsiz eğitim jetonları sağlayacağını duyurdu. GPT-4o kullanan kuruluşlar günde bir milyon eğitim jetonu alırken, GPT-4o mini kullananlar günde iki milyon eğitim jetonu alacak.
Bunun ötesinde, modellerin ince ayar eğitiminin maliyeti milyon token başına 25 $ (kabaca 2.000 Rs.) olacak. Ayrıca, çıkarım maliyeti milyon girdi token başına 3,75 $ (kabaca 314 Rs.) ve milyon çıktı token başına 15 $ (kabaca 1.250 Rs.) olacak, dedi OpenAI.
GPT-4o’yu ince ayarlamak için kullanıcılar yeni bir pencerede açılan ince ayar panosuna gidebilir, Oluştur’a tıklayabilir ve temel model açılır menüsünden “gpt-4o-2024-08-06″yı seçebilir. Aynısını mini model için yapmak için kullanıcıların “gpt-4o-mini-2024-07-18” temel modelini seçmeleri gerekir. Bu AI modelleri yalnızca OpenAI’nin ücretli katmanlarına abone olan geliştiriciler için kullanılabilir olacaktır.
Bu bağlamda ince ayar, esasen büyük dil modelinin (LLM) tam işleme yeteneklerini elde etmek ve onu niş iş akışlarına daha duyarlı hale getirmek için belirli veri kümelerini düzenlemek için bir yöntemdir. Bir AI aracısı veya GPT’ler gibi çalışır, ancak işleme gücünde sınırlı değildir, bu da daha hızlı ve genel olarak daha doğru yanıtlarla sonuçlanır.