レッスン 9: OpenAI の微調整 — GPT-4o-mini および GPT-4o

LLM の微調整: AI チューニングの技術

パート 4: OpenAI およびその他のプラットフォームでの微調整

xdev.asia

はじめに

OpenAI は最も人気のある微調整プラットフォームです。大規模なエコシステムと優れたドキュメントがありますが、推論は Google よりも高価です。この記事ではハンズオンで比較します。

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1. OpenAI 微調整ワークフロー

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# Upload dataset
file = client.files.create(file=open("data.jsonl","rb"), purpose="fine-tune")

# Create fine-tuning job
job = client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file=file.id,
    model="gpt-4o-mini-2024-07-18",
    hyperparameters={"n_epochs": 3}
)

# Monitor
while True:
    status = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job.id)
    print(f"Status: {status.status}")
    if status.status in ["succeeded", "failed"]:
        break
    time.sleep(60)

# Use fine-tuned model
response = client.chat.completions.create(
    model=status.fine_tuned_model,
    messages=[{"role": "user", "content": "Test query"}]
)

2. OpenAI と Google — いつ何を使用するか?

	オープンAI	Google Vertex AI
トレーニング費用	$3.00/100万トークン (ミニ)	~$0.40/100 万トークン
推論コスト	基本価格の 2 倍	基本価格と同じ
生態系	最大	開発中
使いやすさ	とても簡単	GCP の設定が必要
こんな用途に最適	プロトタイプ、小規模	生産、大規模

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概要

• OpenAI の微調整は簡単です: アップロード → ジョブの作成 → 待機 → 使用
• 推論は基本モデルよりも 2 倍高価です - 本番環境では慎重に計算する必要があります
• プロトタイプには OpenAI を使用し、本番規模には Google を利用します

演習

1. Gemini で使用したのと同じデータセットを使用して GPT-4o-mini を微調整します
2. 出力品質の比較: Gemini FT と OpenAI FT
3. コストの比較: トレーニング + 30 日間の推論
4. 結論: どのプロバイダーがあなたのユースケースに適していますか?