Reinforcement Fine-Tuning (RFT)

Cos’è il Reinforcement Fine-Tuning (RFT)?
Il Reinforcement Fine-Tuning è una nuova tecnica di personalizzazione dei modelli di AI sviluppata da OpenAI. Consente di adattare i modelli generativi a compiti complessi e specifici attraverso un processo iterativo di feedback e premi computazionali per migliorare la precisione del ragionamento [1][6].
Applicazioni principali
RFT permette di creare modelli specializzati per domini specifici, come programmazione, scrittura creativa o altre attività ad alta complessità. Questa tecnica è utile per ottenere risultati precisi e ottimizzare il tempo di risposta del modello in contesti altamente settoriali [4].
Come funziona
Il modello riceve feedback iterativi sotto forma di ricompense computazionali, affinando le sue capacità tramite esempi specifici e continui miglioramenti guidati dai dati. Questo processo riduce gli errori e migliora la coerenza delle risposte rispetto ai metodi tradizionali di fine-tuning [6].
Accesso e uso
Gli sviluppatori possono accedere a questa tecnica tramite OpenAI per creare “modelli esperti” utilizzando set di dati specifici per personalizzazioni mirate, come descritto nella documentazione ufficiale [2].

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