OpenAI o1 and o1 pro mode in ChatGPT Day 2 | На русском языке

• Марк, глава исследования в OpenAI, представляет новые модели, которые позволяют моделям думать перед ответом.  

• Анонсируется запуск моделей в ChatGPT и GPT-4.  

• Представлена программа настройки моделей, которая позволяет пользователям настраивать модели на своих данных.  

• Настройка моделей с использованием алгоритмов обучения с подкреплением.  

• Возможность использования лучших наборов данных для создания уникальных предложений.  

• Программа доступна для университетов, исследователей и компаний.  

• Джон Лад, инженер в OpenAI, и Джули Вонг, исследователь в VENI, представляют улучшенную настройку моделей с подкреплением.  

• Обучение с подкреплением позволяет моделям решать задачи в конкретных областях.  

• Пример использования: помощь юристам в работе с искусственным интеллектом.  

• Обучение с учителем помогает моделям воспроизводить функции текста или изображений.  

• Обучение с подкреплением учит модели рассуждать по-новому в определенных областях.  

• Возможность поощрения правильных ответов и наказания неправильных.  

• Доктор Джастин Риз из лаборатории Беркли рассказывает о применении тонкой настройки с подкреплением в научных исследованиях.  

• Исследование редких генетических заболеваний и их диагностика.  

• Использование больших языковых моделей для анализа биомедицинских данных.  

• Совместная работа с клиникой Шарите, лабораторией Питера Робинсона и инициативой Монарк.  

• Сбор информации о болезнях из научных публикаций.  

• Определение мутировавших генов, вызывающих симптомы у пациентов.  

• Пример улучшения мини-модели для определения причин генетических заболеваний.  

• Использование наборов данных и оценщиков для обучения и оценки моделей.  

• Запуск обучающей работы в инфраструктуре OpenAI.  

• Выбор тонкой настройки подкрепления в качестве базовой модели.  

• Загрузка набора данных для обучения, состоящего из 1,1 миллиона примеров.  

• Описание одной строки данных и задачи: определение генов, вызывающих симптомы.  

• Модель выдает список генов в порядке убывания вероятности.  

• Загрузка проверочных данных для оценки обобщения модели.  

• Использование классификаторов для оценки результатов работы модели.  

• Предоставляются общие классификаторы и оценки для тонкой настройки подкрепления.  

• Возможность настройки оценок пользователями через Python.  

• Определение наборов данных для обучения и проверки.  

• Обучение с подкреплением занимает от нескольких часов до нескольких дней.  

• Успешное завершение задания на прошлой неделе.  

• Модель научилась обобщать задачу, что видно по росту среднего балла.  

• Обзор трех маршрутов: начальная модель, мини-бот и доработанный мини-бот.  

• Оценка правильности ответов в первой пятерке и максимальном ответе.  

• Впечатляющие результаты, особенно увеличение данных для проверки.  

• Возможность запроса ответов на неполные списки симптомов.  

• Пример использования модели для определения генов, ответственных за симптомы.  

• Модель с тонкой настройкой улучшает производительность и точность ответов.  

• Интерес к использованию моделей для решения задач в биологии.  

• Гибридный подход с существующими биоинформационными инструментами.  

• Прогресс в понимании сильных сторон моделей и их интеграции в рабочий процесс.  

• Программа тонкой настройки подкрепления для научных исследований.  

• Расширение доступа к программе для организаций, работающих над сложными задачами.  

• Планы запустить программу в начале следующего года.  

• Радость от адаптации моделей для развития научных знаний.  

• Шутка о Санта-Клаусе и беспилотных санях.  

• Ожидание новых интересных новостей на следующей неделе.