OpenAI、ファインチューニングAPIとカスタムモデルプログラムの強化でAIカスタマイズを支援

最終更新日:2024/04/16

OpenAI ファインチューニングAPI機能を強化

OpenAIは、ファインチューニングAPIの機能追加と、カスタムモデルプログラムの拡張を発表しました。

このAIニュースのポイント

ファインチューニングAPIを改善。モデルの調整を簡単かつ効果的に行えるように
カスタムモデルプログラムの拡張によって、より高度なカスタマイズを実現
特定用途向けAIモデルが構築しやすくなり、企業のソリューション開発を支援

OpenAIがファインチューニングAPIとカスタムモデルプログラムの改善を4月4日に発表しました。これにより、ユーザーはAIモデルのカスタマイズと展開をさらに効率的に行うことができます。

新しいファインチューニングAPIには、ハイパーパラメータを構成する機能や、エポックベースのチェックポイント作成が含まれ、学習プロセスを効率化するものがあります。また、複数モデルの品質やパフォーマンスを可視化し比較・評価できるUI「Playground」も新たに登場しました。さらに、第三者AIプラットフォームとのデータ連携も可能になり、ニーズに特化したAIモデル構築に大きく貢献します。

カスタムモデルプログラムの拡張では、OpenAIの研究者と協力しながらユーザーのニーズに合わせてモデルを最適化する「Assisted Fine-Tuning」（支援つきファインチューニング）と、企業などの独自データを活用してより複雑なニーズを反映したモデル構築を支援する「Custom-Trained Mode」（カスタムトレーニングモデル）の2つのオプションが新たに用意されました。

OpenAIはこの改善による実績を公表しており、例えば求人専用検索エンジンを運営するIndeedは、GPT-3.5 Turboを用いて、関連する求人を強調表示する機能を導入しました。これにより、プロンプト内のトークン数を80%削減し、待ち時間が改善され、求職者へのメッセージ数が月間100万件未満から約2,000万件まで拡大しています。

今回の改善により、企業などのユーザーが多くのパラメータや設定を手動で調整する必要がなくなり、最適なトレーニングプロセスでモデル調整が出来るようになります。

OpenAIは、将来的には業界やユースケースに合わせたカスタムモデルを開発することが一般的になると予想しており、ユースケースの範囲を明確にしてモデルの改善を反復的に行うことが重要だと考えています。

出典：OpenAI