OpenAI、ファインチューニングAPI機能追加と「Custom Models Program」拡張を発表

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　OpenAIは、使いやすい生成AIツールを一般向けに提供することで知られているが、開発者や企業が自社の特定用途向けにAIモデルを必要とする場合に向けても包括的な製品を提供もしている。OpenAIは米国時間4月4日、「Custom Models Program」の拡張とファインチューニングAPI向け6機能を発表した。

　ファインチューニングは、特定の用途やニーズを満たすようAIモデルをカスタマイズするために時間を要するプロセス。ファインチューニングはAIモデルが意図されたゴールをよりよく達成するのを支援するだけでなく、コスト削減とレイテンシー低下も可能にする。

　場合によっては、必要なカスタマイズの量がファインチューニングで提供できるものを超えることもある。例えば、組織が非常に大規模な独自のデータセットを持っている場合がこれに該当する。この問題に対処するため、OpenAIは2023年11月に「Custom Model」を発表し、「選ばれた」組織がOpenAIの研究者チームから支援を受け、特定ドメイン向けにカスタム「GPT-4」を訓練することを可能にした。

　OpenAIは、複数の顧客と話をし、同プログラムをどの最適化すべきかについてフィードバックを得ることで、アシストファインチューニングとカスタム訓練モデルという2つの機能を追加した。

　OpenAIによると、アシストファインチューニング機能は「追加のハイパーパラメーターや大規模なさまざまなParameter Efficient Fine-Tuning（PEFT）手法など、ファインチューニングAPIを超えた技法を活用」するという。アシストファインチューニングは、効果的な訓練データパイプラインと評価システムの設定といった手法を通してモデルのパフォーマンスを最大化するのを支援する。

　カスタム訓練モデルは、「専用のモデルを一から訓練する」ことを可能にし、自社のビジネスやドメインをより深く理解したモデルを作成するという利点がある。

　ファインチューニングについて支援をさほど必要としない開発者に向け、OpenAIは、セルフサービスファインチューニングAPIに機能を追加した。同APIは、開発者が自身のニーズに合わせて「GPT-3.5」をファインチューニングすること可能にする。追加された新機能は、エポックベースのチェックポイントの作成、プレイグラウンド内の比較ユーザーインターフェース（UI）、サードパーティープラットフォームとの統合のサポート、包括的な検証メトリクス、ハイパーパラメーター設定、ファインチューニングダッシュボードの改善が含まれる。

　2023年8月の同APIローンチ以来、多数の組織が多くのモデルを訓練しているとOpenAIは述べる。