Академия OpenAI на русском

Дистилляция Моделей OpenAI: Оптимизация Цены и Скорости

Для разработчиков
Чему вы научитесь
~53 минуты просмотра
⚗️
Что такое Дистилляция Моделей: Поймете концепцию "дистилляции" — как обучить компактную модель (студента, например, gpt-4o-mini) воспроизводить качественные ответы большой модели (учителя, gpt-4o) для снижения затрат и задержки на конкретных задачах.
🛠️
Платформа Дистилляции OpenAI: Узнаете о компонентах набора инструментов: логирование запросов (Stored Completions), легкий запуск Fine-tuning на основе логов или датасетов, и интегрированная система Оценок (Evals) для измерения производительности.
🔄
Практический Воркфлоу (Демо 1): Проследите полный цикл дистилляции на примере создания маршрутов: от логирования трафика gpt-4o, проведения экспериментов и оценок (Evals), до fine-tuning gpt-4o-mini и сравнения итоговой производительности, стоимости и задержки.
🎯
Дистилляция для Конкретных Задач (Демо 2): Изучите, как применять дистилляцию для оптимизации отдельных компонентов сложных систем (например, классификатора или модуля guardrails в multi-agent workflow), решая, какие задачи подходят для дистилляции, а какие требуют более мощных моделей.
Используете gpt-4o для задач, где не нужна вся его мощь, и переплачиваете за скорость и токены? Узнайте, как работает дистилляция моделей на платформе OpenAI. Это практическое видео покажет, как обучить gpt-4o-mini выполнять конкретные задачи почти так же хорошо, но значительно дешевле и быстрее. Разбираем весь цикл на примерах: от сбора данных (логи) и fine-tuning до оценки качества с помощью Evals. Для разработчиков, которые хотят оптимизировать затраты и скорость своих ИИ-решений.

Словарь Терминов

AI Judge (ИИ-судья): Использование большой языковой модели (например, GPT-4) для оценки качества ответов другой модели на основе заданных критериев и промпта.

Cookbook (Сборник Рецептов OpenAI): Репозиторий с практическими примерами кода и руководствами по использованию OpenAI API.

Dataset (Набор данных / Датасет): Коллекция примеров (входные данные / ожидаемые выходные данные), используемая для обучения (fine-tuning) или оценки (evals) моделей.

Distillation (Дистилляция моделей): Процесс обучения меньшей, более быстрой "модели-студента" (например, gpt-4o-mini) для имитации выходных данных большей, более мощной "модели-учителя" (например, gpt-4o) на специфическом наборе данных или задач. Цель — снизить стоимость и задержку, сохраняя приемлемое качество.

Distillation Suite (Платформа / Набор инструментов для дистилляции): Совокупность интегрированных инструментов OpenAI (Stored Completions, Fine-tuning, Evals), упрощающих процесс дистилляции моделей.

Evals (Оценки): Инструмент и процесс систематической оценки производительности ИИ-моделей на заданном наборе данных по определенным метрикам (включая AI Judge, семантическое сходство, пользовательские критерии и т.д.).

Experiments (Эксперименты в Evals): Запуски моделей (или одной модели с разными параметрами/промптами) на одном и том же наборе данных в рамках Evals для сравнения их производительности.

Fine-tuning (Тонкая настройка / Дообучение): Процесс адаптации предварительно обученной модели (например, gpt-4o-mini) на специфическом наборе данных для улучшения ее производительности в конкретной задаче или стиле. Является ключевым шагом в дистилляции.

Guardrails (Ограничения / Защитные механизмы): Модули или проверки (например, на токсичность, релевантность, соответствие политике), которые анализируют ввод или вывод модели. Хороший кандидат для дистилляции из-за обычно бинарного характера оценки (да/нет).

JSONL (JSON Lines): Текстовый формат файла, где каждая строка является валидным JSON-объектом. Используется OpenAI для загрузки данных для fine-tuning и evals.

Latency (Задержка): Время, необходимое модели для обработки запроса и генерации ответа. Один из ключевых параметров, который стремятся снизить с помощью дистилляции.

Metadata Tags (Теги метаданных): Пользовательские метки, которые можно прикреплять к логам API-запросов (Stored Completions) для их последующей фильтрации и организации при создании датасетов для fine-tuning или evals.

Multi-Agent System (Многоагентная система): Архитектура, включающая несколько специализированных ИИ-агентов. Дистилляция может применяться для оптимизации отдельных агентов (например, классификатора).

Overfitting (Переобучение): Ситуация, когда модель слишком хорошо "заучивает" обучающие данные, но теряет способность обобщать и плохо работает на новых, невиданных данных. Риск при fine-tuning, особенно на узких задачах вроде классификации.

Playground (Песочница OpenAI): Интерактивный веб-интерфейс для экспериментов с моделями и промптами OpenAI. Упоминалась функция "Create anything" для генерации промптов.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Подход, при котором модель получает доступ к внешней базе знаний для поиска релевантной информации перед генерацией ответа. Может использоваться совместно с дистиллированными моделями.

Stored Completions (Сохраненные завершения / Логи): Функция платформы OpenAI, позволяющая сохранять историю запросов к API (входные данные, выходные данные, метаданные) при указании параметра store=true. Эти логи затем можно использовать для Evals и Fine-tuning.

Student Model (Модель-студент): Меньшая, более быстрая и дешевая модель (например, gpt-4o-mini), которую обучают (fine-tuning/дистилляция) имитировать поведение модели-учителя.

Teacher Model (Модель-учитель): Большая, мощная, но более дорогая и медленная модель (например, gpt-4o), чьи выходные данные используются как эталон для обучения модели-студента.

Полезные ссылки

Документация и Платформа OpenAI:


Примеры и Ресурсы:
🚀
Доступ к API ведущих AI-моделей из России
Интегрируйте GPT-4o, Claude 3, Midjourney, Gemini и другие нейросети в ваши проекты. Стабильный доступ без VPN, оплата в рублях, договор и закрывающие документы для юрлиц.
Подробнее о API и тарифах