A principios de este año, OpenAI presentó GPT-4o, una versión más barata de GPT-4 que es casi tan capaz. Sin embargo, GPT se entrena en todo Internet, por lo que es posible que no tenga el tono y el estilo de salida para su proyecto: puede intentar elaborar un mensaje detallado para lograr ese estilo o, a partir de hoy, puede ajustar el modelo. El «ajuste fino» es el pulido final de un modelo de IA. Viene después de que se haya realizado la mayor parte del entrenamiento, pero puede tener fuertes efectos en el resultado con relativamente poco esfuerzo. OpenAI dice que solo unas pocas docenas de ejemplos son suficientes para cambiar el tono del resultado a uno que se adapte mejor a su caso de uso. Por ejemplo, si está tratando de crear un bot de chat, puede escribir varios pares de preguntas y respuestas e introducirlos en GPT-4o. Una vez que se complete el ajuste fino, las respuestas de la IA se acercarán más a los ejemplos que le proporcionó. Quizás nunca hayas intentado ajustar un modelo de IA antes, pero puedes intentarlo ahora: OpenAI te permite usar 1 millón de tokens de entrenamiento gratis hasta el 23 de septiembre. Después de eso, el ajuste fino costará $25 por millón de tokens y el uso del modelo ajustado será de $3,75 por millón de tokens de entrada y $15 por millón de tokens de salida (nota: puedes pensar en los tokens como sílabas, por lo que un millón de tokens es mucho texto). OpenAI tiene documentación detallada y accesible sobre el ajuste fino. La empresa ha estado trabajando con socios para probar las nuevas funciones. Los desarrolladores, siendo desarrolladores, lo que hicieron fue intentar crear una mejor IA de codificación. Cosine tiene una IA llamada Genie, que puede ayudar a los usuarios a encontrar errores y con la opción de ajuste fino. Cosine la entrenó con ejemplos reales. Luego está Distyl, que intentó ajustar un modelo de texto a SQL (SQL es un lenguaje para buscar cosas en bases de datos). Se ubicó primero en el punto de referencia BIRD-SQL con una precisión del 71,83%. A modo de comparación, los desarrolladores humanos (ingenieros de datos y estudiantes) obtuvieron una precisión del 92,96 % en la misma prueba. Puede que le preocupe la privacidad, pero OpenAI afirma que los usuarios que ajustan 4o tienen plena propiedad de los datos empresariales, incluidas todas las entradas y salidas. Los datos que utiliza para entrenar el modelo nunca se comparten con otros ni se utilizan para entrenar otros modelos. Pero OpenAI también realiza un seguimiento para detectar abusos, en caso de que alguien intente ajustar un modelo que infrinja sus políticas de uso. Fuente