GPT モデルを微調整する方法

このビデオは、敏速なエンジニアから真の AI オートメーション アーキテクトへの移行の最終ステップです。時間がかかり、高価で、一貫性がない複雑なシステム プロンプトが限界に達している場合は、ビジネス向けのカスタム ブレインを構築する時期が来ています。この技術的な詳細では、OpenAI Fine-Tuning を活用して、特定のロジック、ブランド ボイス、フォーマット ルールを GPT モデルに直接組み込む方法を説明します。 JSONL トレーニング データの準備から Make.com オートメーション内での完成したモデルのデプロイまで、微調整されたモデルのライフサイクル全体を見ていきます。 🧠 学ぶ内容: 微調整の「理由」: 待ち時間の短縮、トークンの大幅な節約、完璧に近い精度を実現する方法。微調整と RAG: モデルをトレーニングする必要がある場合と、検索拡張生成を使用する必要がある場合 (およびほとんどの人がこれを誤解する理由)。データの準備: システム、ユーザー、およびアシスタントのロールを使用して .jsonl ファイルを構造化する方法について詳しく説明します。 OpenAI ダッシュボード: トレーニング プロセスをナビゲートし、微調整ジョブを監視し、結果を解釈する方法。 Make.com 統合: ベース モデルを新しいカスタム トレーニング モデルと交換して、よりスマートで高速なワークフローを構築する方法。一貫して厳密な JSON を出力したい場合でも、微妙なブランド パーソナリティを固定したい場合でも、これは特化された AI のエンドツーエンドの青写真です。 📍 タイムスタンプ: 0:00 - はじめに: プロンプト エンジニアリングの上限を突破する 0:35 - 微調整とは何ですか? (トレード スクールのアナロジー) 2:06 - 微調整すべき場合: トークンの節約、スタイル、一貫性 3:15 - 微調整すべきでない場合: 事実とフォーマット (微調整と RAG) 3:54 - 実際の例: リード適格性モデルの構築 4:39 - データの準備: VS Code で JSONL ファイルを構築する方法 6:48 - 起動OpenAI ダッシュボードでの微調整ジョブ 8:34 - ジョブのモニタリング: キュー、サーバー負荷、およびエポック 9:26 - モデルのテスト: OpenAI プレイグラウンドを使用した比較 10:10 - トークン コストの内訳: 微調整は実際に高価ですか? 11:11 - Make.com でのカスタム モデルのデプロイ 12:11 - 終わり 🔗 リソースとツール: OpenAI 開発者ダッシュボード: https://platform.openai.com/ Make.com: https://www.make.com/en/register?pc=colivieri VS Code (JSONL 準備用): https://code.visualstudio.com/ 💡 チャンネルについて: 私はクリスチャンです。 AI オートメーション アーキテクト。私は、AI と実際のビジネス結果との間のギャップを埋める、高レベルの技術的な青写真を構築することに重点を置いています。 Make.com とカスタム AI モデルを使用して運用をスケールしたい場合は、購読ボタンを押してください。特定の微調整に苦労しているユースケースがありますか?以下にコメントをドロップしてください。ソリューションの構築をお手伝いします。 #OpenAI #FineTuning #GPT4o #AIAutomation #MakeDotCom #AIArchitect #CustomAI #プロンプトエンジニアリング #ワークフローオートメーション #機械学習2026