OpenAI 狂飙突进！仅 12 个例子就能打造专属 AI 专家，核心技术竟来自字节？

主要观点总结

在OpenAI的“12天”活动的第二天，发布了强化微调技术，通过该技术可以使用极少的示范数据定制AI模型，利用强化学习提高模型的推理能力。OpenAI展示了强化微调如何大幅提高模型性能，并强调了AI模型定制化的重要性。此外，还有其他值得期待的新事物将在接下来的活动中亮相。

关键观点总结

关键观点1: 强化微调技术的发布

通过强化微调技术，企业用户将能够使用极少的数据定制专家模型，这将对AI模型定制化产生重大影响。

关键观点2: 强化微调的工作原理

强化微调采用强化学习的机制，通过给予模型一定的思考空间来解决问题并对答案进行评分，强化那些通向正确答案的思路。

关键观点3: 强化微调的效果演示

现场演示了强化微调如何大幅提高模型的性能，包括在特定任务上的得分提升。

关键观点4: OpenAI的其他期待

外媒列出了下周活动中可以看到的内容，包括Sora - ai视频生成、Canvas更新等，并强调了AI模型定制化的关键一步。

文章预览

整理 | Tina、褚杏娟 OpenAI“12 天”活动的第二天，我们见证了强化微调（Reinforcement Fine-Tuning）技术的正式发布，并看到了 ChatGPT Pro 的演示。虽然 Sam Altman 并未亲临现场，但他的团队为我们深入解析了这项技术，预示着 AI 模型定制化或将迎来重大突破。 12 个例子就可定制专家模型 今天的发布会带来了一个看似不起眼但可能对人们生活产生重大影响的公告。 今天的发布对企业用户来说很惊喜。各组织将能够使用极少的数据，通过“强化微调”（Reinforced Fine-Tuning）根据自身需求对 o1 mini 进行定制。 一些人可能对去年年初 OpenAI 推出的监督微调 API 已有所了解。监督微调是一种强大的工具，其主要作用是让模型模仿输入文本或图像中发现的特征，对于需要调整模型的语气、风格或响应格式的场景，这种方法非常实用。但监督微调需要特地领域的大 ………………………………