文章摘要
【关 键 词】 AIGC社区、大语言模型、数据微调、GPT-4o、AI助手
AIGC领域的专业社区专注于大语言模型（LLM）的发展与应用，特别关注微软、OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等公司的产品。OpenAI推出了GPT-4o数据微调功能，允许开发者使用自己的数据来提升个性化ChatGPT助手的准确率和输出模式。例如，韩国电信运营商SK Telecom利用此功能，显著提高了对话总结准确率和意图识别率，从而提升了客户满意度。
数据微调是一种技术，通过将特定任务或领域的新数据融合到预训练模型中，使用这些数据调整模型参数，以优化模型在特定领域的性能。预训练模型虽然在大规模数据上学习了通用的语言知识，但在特定业务如金融、法律、医疗等领域可能表现不佳，因为它们没有经过特定领域的优化。微调过程中，通过反向传播、梯度下降和监督学习等技术，模型学会识别和处理特定任务的数据模式。
实际应用案例包括Genie，一款基于GPT-4o微调的产品，其性能超越了其他同类产品。Genie能够跨复杂平台进行端到端推理，修改和检测代码，其在SWE-bench Verified基准测试中取得了43.8%的得分，在SWE-bench Full基准测试中得分30.08%，是目前最高的评分。
Harvey是一家为律师提供类ChatGPT助手的服务商，通过使用10亿token的数据对GPT-4进行微调，提升了AI助手的回答准确率83%，使律师更倾向于使用这种微调助手。
Distyl是一家为财富500强企业提供AI解决方案的公司，在BIRD-SQL基准测试中获得了第一名。Distyl的GPT-4o模型在排行榜上实现了71.83%的执行准确率，并在查询重构、意图分类、思维链和自我纠正等任务中表现出色，尤其在SQL生成方面表现突出。
OpenAI还宣布了一项优惠政策，从当天起至9月23日，每天免费提供100万token的微调额度，推理成本为每100万token输入3.75美元，输出15美元。这为开发者提供了一个低成本的途径来优化和定制他们的AI助手。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 905字 | 4分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆
