今天小编分享的科学经验：OpenAI强化微调登场：几十条数据o1-mini反超o1暴涨80%，奥特曼：今年最大惊喜，欢迎阅读。
OpenAI" 双 12" 直播第二天，依旧简短精悍，主题：
新功能强化微调（Reinforcement Fine-Tuning），使用极少训练数据即在特定领網域轻松地创建专家模型。
少到什么程度呢？最低几十个例子就可以。
CEO 奥特曼表示 " 效果一级棒，是我 2024 年最大的惊喜，期待看到人们构建什么！"
那么效果有多棒呢？
微调后的 o1-mini 模型得分提高 80%，直接反超 o1 正式版。
目前 OpenAI 已开启强化微调研究计划，开发者可以申请强化微调 API 的 alpha 版本访问权限。
进行测试时，可使用几十到几千个高质量数据，模型能够通过强化学习自行探索和学习如何推理复杂任务。
蹲守直播间的网友们听得也是 one 愣 one 愣的，完全没有料想到今晚 " 圣诞盲盒 " 是酱婶儿的。
OpenAI 员工 Jerry Tworek 则表示"AGI 不是授人以鱼，而是授人以渔 "。
OpenAI 微调首次支持强化学习
直播嘉宾除了 Mark Chen、John Allard、Julie Wang 三位 OpenAI 自家研究员，还有伯克利实验室计算生物学家 Justin Reese，他们共同演示了强化微调功能的全过程。
具体来说，这是一个生物医学任务，AI 需要根据病例描述的症状，找出相关基因。
训练数据长这样：
病人信息：51 岁女性，疾病发病时间未具体说明。
症状：眼距过宽、睑裂狭小、小颌畸形、软腭咽闭合不全、甲状旁腺功能减退、全身发育迟缓和感觉神经性听力障碍
未表现出以下症状：腭裂、法洛四联症、肺动脉瓣闭锁、心房隔缺损、主动脉肺动脉侧支血管
请列出所有可能导致这些症状的基因，从可能性最大到可能性最小，并解释为什么你认为这些特定的基因可能是原因。
评分模型（Grader）会对模型的答案进行评分，OpenAI 会提供不同的评分模型，并支持自定义。
强化微调步骤很简单，在网页界面可选择训练集和验证集。
再根据情况配置超参数即可。
微调过程中，可以观察模型性能指标的变化趋势。
测试完成后，也可以查看模型对每条验证数据的输出，这里 TSC2 基因是正确答案，模型把它排在第一位，所以通过。
目前 OpenAI 内部测试中，强化微调在生物化学、安全、法律和医疗保健领網域取得成功。
强化微调将在 2025 年初作为产品发布，对企业、大学和研究院已开放申请测试通道。
看完这场直播后，有人总结：强化微调可能并不适合所有任务，但会在科学领網域带来突破性的成果。
奥特曼默认会发 Sora
OpenAI 直播第二天，对比第一天 o1 正式发布、立等可用，似乎平淡了一些。
有不满足的网友表示：where is GPT-4.5？
评论区猜测可能大货会放在最后一天。
他们是真的懂如何吊所有人的胃口
不过，有网友钓鱼钓出了奥特曼，且奥特曼没有否认会发布 Sora 的消息。
参考链接：
[ 1 ] https://openai.com/form/rft-research-program/
