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

内容来自：量子位

作者：梦晨西风

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”。

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。