OpenAIは、強化学習ファインチューニング プログラムを発表し、特定ドメインの複雑なタスクに特化したモデルを作成可能にしました。
このニュースのポイント
- OpenAIは、強化学習ファインチューニング プログラムを発表
- 「Reinforcement Fine-Tuning」は、高品質なタスクを用いてモデルをカスタマイズしモデルの推論能力と精度を向上
- 対象は法律、保険、医療、金融、エンジニアリング分野の研究機関や企業で、客観的な正解があるタスクに適応
OpenAI社は「Reinforcement Fine-Tuning」（強化学習ファインチューニング）プログラムを発表し、開発者や機械学習エンジニアが特定ドメインの複雑なタスクに特化したモデルを作成可能にしました。
「Reinforcement Fine-Tuning」とは、数十から数千の高品質タスクを用いてモデルをカスタマイズし、提供された参照回答によってモデルの応答を評価する技術です。この手法により、類似問題に対する推論能力を強化し、特定タスクにおける精度を向上させることができます。
特に法律、保険、医療、金融、エンジニアリングなどの専門家主導の複雑なタスクを行う研究機関や企業や、客観的な正解があるタスクに適しています。
OpenAIは、フィードバック提供を通じてAPIの改善に協力できる研究機関や企業を募集しており、参加希望者は申し込みフォームに記入が必要です。なお一般公開は2025年初頭を予定しています。
出典：OpenAI
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