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OpenAI Day2: 強化學習微調與模型自訂：未來 AI 的新趨勢
描述
探索 OpenAI 最新的「強化學習微調 (Reinforcement Fine-Tuning, RFT)」技術，學習如何透過自訂模型優化 AI 的推理能力，應用於法律、醫學、金融等專業領域，並了解其對基因疾病研究的深遠影響。
目錄
引言
Mark，OpenAI 的研究負責人，宣佈了「o1 系列模型」的正式上線，以及其未來將支援 API 的消息。重點提到了一項突破性的功能：支援模型自訂及「強化學習微調 (RFT)」。這項技術能幫助開發者和研究者創建專業化模型，適應於特定領域需求，如法律、醫學、工程等。
什麼是強化學習微調 (RFT)?
強化學習微調是一種新型模型優化技術，通過結合強化學習來提升 AI 的推理能力，適用於需要深度專業知識的場景。
優勢
- 高效學習：模型可透過少量示例學習新的推理方法。
- 專業化：可針對特定領域進行調整，如法律助理 AI 或基因疾病診斷。
- 深度應用：適合需要高度精確性的科學研究和專業應用。
相關案例：與 Thomson Reuters 合作，使用「o1 mini」模型開發法律助理 AI。
監督微調與強化微調的區別
Julie W. 針對兩種方法的差異進行了解釋：
- 監督微調
- 基於輸入文本或圖像的特徵進行模仿。
- 適用於基礎任務的自動化處理。
- 強化微調
- 鼓勵模型探索新的推理方式。
- 通過給予評分來強化正確的推理過程，抑制錯誤答案。
- 更適合需要推理和創新的任務。
模型自訂平台的特點與應用
OpenAI 提供的自訂平台使用戶能夠輕鬆地微調模型。
特點
- 技術基礎：基於 Frontier 模型（如 GPT 4o 和 o1 系列）的核心技術。
- 靈活性：支持不同數據集的強化學習調整。
應用
- 科學研究：如基因研究、疾病診斷。
- 法律與金融：輔助決策與風險分析。
案例研究：罕見基因疾病
研究重點
罕見基因疾病雖然個別罕見，但累計影響超過 3 億人，患者通常需經歷漫長的診斷過程。
研究合作
- 合作機構：德國 Charité 醫院與 Peter Robinson 實驗室。
- 成果：構建包含患者症狀與基因關聯的數據集，幫助 AI 提升診斷效率。
實際操作與訓練過程
John Allard 演示了如何應用強化微調技術，並分享了以下關鍵步驟：
訓練與驗證
- 數據集：使用 JSONL 文件構建包含 1100 個訓練示例的數據集。
- 評估方法：獨立的驗證數據，用於確保結果不受訓練數據影響。
- 結果：模型在診斷基因疾病的任務上表現顯著提升。
未來發展方向
Alpha 計畫
OpenAI 正擴展強化微調技術的應用範圍，邀請擁有專家團隊的組織參與 Alpha 計畫。
公眾發布
計畫於明年初正式推出強化微調功能，期待更多機構探索和應用該技術。
結論與展望
Justin Ree 強調了強化學習對生物學研究的深遠影響，建議將現有的生物信息工具與 AI 模型結合，進一步改善醫療成果。
最後寄語
OpenAI 對未來應用強化微調技術持樂觀態度，並歡迎更多組織加入探索行列。
(以上文章人名可能有誤)
