Мощные небольшие модели с помощью дистилляции

Дистилляция моделей — это путь от прототипа к масштабированию. При использовании крупных моделей, таких как GPT-4o, разработчики сталкиваются с проблемами: время отклика, лимиты на запросы и высокая стоимость. Например, GPT-4o набирает 88% на MMLU, а его уменьшенная версия GPT-4o Mini — 82%. Но важен ли этот показатель для реальных задач?

Дистилляция: узкий фокус вместо широкого интеллекта
Большие модели часто превосходят по академическим метрикам, но такие тесты не всегда отражают реальные потребности пользователей. Здесь на сцену выходит дистилляция: не нужн широкий интеллект, а только узкий. Мы обучаем меньшую модель на основе данных, сгенерированных большой моделью.

Как это работает:
1 Оценка задач: Определение критериев, по которым модель будет оцениваться.
2 Сбор данных: Запись качественных ответов большой модели.
3 Файнтюнинг: Обучение маленькой модели на этих данных.

Основные сложности
На практике только около 15% разработчиков используют API для файнтюнинга. Главная сложность — создание качественного набора данных для обучения. Однако OpenAI представила два новых инструмента, которые упрощают этот процесс:
1 Stored Completions: Сохранение ответов моделей с параметром store=True.
2 Evals (beta): Оценка производительности модели прямо в интерфейсе Playground.

Теперь вы можете сохранять все выходные данные большой модели и добавлять метаданные, такие как разделение на тест и обучение. Во вкладке Evals можно настроить критерии оценки и сразу видеть результаты. Этот новый инструмент значительно упрощает процесс.

Дистилляция GPT-4o в GPT-4o-mini
Процесс дистилляции прост:
• Определите критерии оценки
• Сохраните результаты большой модели
• Нажмите "Distill" и выберите GPT-4o-mini в качестве базовой модели.
Через некоторое время вы получите настроенную модель, которая работает немного хуже GPT-4o, но значительно легче и дешевле в использовании.

Примеры и рекомендации
Где дистилляция наиболее эффективна:
• Анализ тональности
• Извлечение сущностей
• Майндинг мнений
Где она подходит:
• Классификация
• Копирайтинг
• Генерация резюме
• Чат-боты поддержки
Где она не работает:
• Тесты MMLU/GPQA
• Вопросно-ответные системы открытого домена
• Точный перевод
Основные ошибки
• Неправильное распределение данных
• Слишком малое количество примеров

Как повысить эффективность дистилляции:
• Оптимизируйте большую модель
• Качественно подберите обучающие данные
• Не переусердствуйте с количеством примеров — достаточно нескольких тысяч.
• Работайте итеративно: оценивайте и улучшайте модель постепенно.

Дистилляция — это способ создать мощные и узкоспециализированные AI-решения, которые легко и быстро адаптируются под конкретные задачи, снижая затраты и увеличивая производительность.

🎙️ Realtime API: Будущее мультимодальных AI-приложений

Сегодня OpenAI представила— Realtime API, которая позволяет создавать мультимодальные, разговорные интерфейсы с малой задержкой. Это API поддерживает взаимодействие с AI через голос и текст в режиме реального времени. Вот что важно знать:

🧠 Как это работает?
Realtime API работает через WebSocket, что позволяет поддерживать постоянное соединение. Поток взаимодействия следующий:
1 Пользователь говорит 🎤
2 Аудио передаётся в API для обработки
3 API возвращает текстовые или голосовые ответы
4 Возможна интеграция с функциями, например, запрос на получение данных или выполнение задач.

🔧 Почему это важно?
Раньше для голосового взаимодействия с AI приходилось использовать несколько инструментов: Whisper для распознавания речи, Chat Completions для создания ответов, и TTS для преобразования текста в голос. Теперь же, с Realtime API, всё это объединено в один интерфейс, что значительно сокращает задержку и делает взаимодействие более плавным.

💡 Возможности:
• Мультимодальный ввод и вывод: Поддержка как текста, так и голоса.
• Нативная обработка речи: AI может отвечать в режиме реального времени без промежуточного преобразования текста.
• Вызов функций: Мгновенные действия по голосовому запросу (например, узнать погоду или забронировать билет).
• Сохранение состояния: Поддержка непрерывного разговора в течение сессии.

🚀 Применение:
1 Голосовые ассистенты для умного дома или клиентской поддержки.
2 Интерактивные истории с возможностью управлять сюжетом через голос.
3 Здоровье и благополучие: Реальные голосовые советы в ответ на запросы пользователей.

Вывод:
Realtime API от OpenAI значительно сокращает задержку, упрощает голосовые интерфейсы и открывает новые возможности для разработки приложений с естественным голосовым взаимодействием. Это шаг вперёд в построении более интуитивных и отзывчивых AI-приложений.