Objavte, ako sa posilňovacie učenie a dolaďovanie stali dominantným prístupom k optimalizácii AI modelov – od destilácie GPT-4 po nástup open-source modelov – na príklade cesty OpenPipe a jej akvizície spoločnosťou CoreWeave.
Krajina umelej inteligencie prešla za posledné dva roky dramatickou transformáciou, ktorá zásadne zmenila spôsob, akým organizácie pristupujú k optimalizácii a nasadzovaniu modelov. To, čo začalo ako jasná príležitosť destilovať drahé špičkové modely na lacnejšie a efektívnejšie alternatívy, prerástlo do komplexného ekosystému, kde sa posilňovacie učenie, open-source modely a inovatívne dolaďovacie techniky stali jadrom AI stratégií. Tento článok mapuje cestu OpenPipe – firmy, ktorá vznikla s cieľom vyriešiť zásadný problém drahej AI inferencie – a zároveň skúma širšie trendy, ktoré ovplyvnili celý dolaďovací priemysel. Prostredníctvom pohľadu Kylea Corbitta, spoluzakladateľa a CEO OpenPipe (nedávno akvirovaného spoločnosťou CoreWeave), pochopíme, prečo napokon zvíťazilo posilňovacie učenie a dolaďovanie ako dominantný prístup k optimalizácii AI modelov a čo to znamená pre budúcnosť AI infraštruktúry.
{{ youtubevideo videoID=“yYZBd25rl4Q” provider=“youtube” title=“Why RL Won — Kyle Corbitt, OpenPipe (acq. CoreWeave)” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Základ dolaďovacej revolúcie spočíva v pochopení fundamentálnej ekonómie nasadzovania AI modelov. Keď v roku 2023 vyšiel GPT-4, znamenalo to bezprecedentný skok vo výkonnosti, ale zároveň aj skok v nákladoch. Organizácie prevádzkujúce produkčné workloady čelili tvrdej realite: používať špičkové modely ako GPT-4 pri každej inferencii bolo ekonomicky neudržateľné – niektoré firmy míňali státisíce dolárov mesačne len na API volania do OpenAI. To vytvorilo jasnú trhovú neefektivitu, ktorá si žiadala riešenie. Jadro myšlienky bolo elegantné a silné: ak by ste dokázali zachytiť špecifické vzorce a správanie GPT-4 na vašich konkrétnych prípadoch, mohli by ste tieto poznatky destilovať do menšieho, lacnejšieho modelu, ktorý by pre vaše workflowy fungoval takmer rovnako dobre, ale za zlomok ceny. Nešlo o úplné nahradenie GPT-4, ale o optimalizáciu pomeru cena/výkon pri produkčných systémoch, kde každá inferencia znamenala náklad.
Výzvou však bolo, že open-source modely dostupné v tom čase neboli dostatočne schopné na to, aby mohli nahradiť GPT-4. Modely ako Llama 2 síce boli na svoju dobu pôsobivé, ale voči špičkovým modelom zaostávali kvalitou. Nastala teda trojitá dilema: špičkové modely boli príliš drahé, open-source modely príliš slabé a neexistovala jasná cesta, ako túto medzeru efektívne preklenúť. Trh potreboval riešenie, ktoré by dokázalo vziať možnosti špičkových modelov a systematicky ich preniesť do menších open-source modelov cez proces, ktorý je technicky správny a zároveň operačne jednoduchý na implementáciu.
Vznik dolaďovania ako samostatnej služby znamenal zásadný posun v prístupe organizácií k optimalizácii AI modelov. OpenPipe cielene vyvinul svoj prístup tak, aby bol pre vývojárov čo najjednoduchší. Firma vytvorila SDK, ktoré fungovalo ako plnohodnotná náhrada OpenAI SDK – vývojári mohli naďalej používať GPT-4 v produkcii bez akýchkoľvek zmien v kóde. OpenPipe na pozadí zachytával každú požiadavku a odpoveď, čím budoval dataset reálnych príkladov, ktoré presne ukazovali, ako sa GPT-4 správa na konkrétnych úlohách danej organizácie. Toto bola kľúčová myšlienka: najlepšie trénovacie dáta pre dolaďovanie nie sú syntetické alebo všeobecné, ale práve skutočné produkčné otázky a odpovede, ktoré demonštrujú žiadané správanie. Po nazbieraní dostatočného množstva príkladov mohli organizácie spustiť dolaďovací proces, ktorý naučil menší model replikovať správanie GPT-4 na ich špecifických prípadoch. Výsledkom bol API endpoint, ktorý bol priamou náhradou – vývojári jednoducho zmenili inference URL a ich aplikácia bez problémov fungovala s novým, lacnejším modelom.
Tento prístup sa na trhu ukázal ako mimoriadne účinný. OpenPipe spustil produkt v auguste 2023 a prvých troch zákazníkov získal do mesiaca. Hodnota služby bola natoľko presvedčivá, že firma rýchlo dosiahla významné príjmy – približne za osem mesiacov od spustenia mala ročný obrat jeden milión dolárov. Tento rýchly rast ukázal, že trhová bolesť bola skutočná a organizácie zúfalo hľadali spôsob, ako znížiť náklady na AI infraštruktúru. Prvými zákazníkmi boli najmä firmy s najvypuklejšími problémami – tie, ktoré prevádzkovali rozsiahle produkčné workloady a generovali obrovské faktúry za API. Pre tieto firmy bola možnosť znížiť náklady desaťnásobne či viac pri zachovaní kvality prelomová. Dolaďovacie služby našli product-market fit a trh bol pripravený prijať tento nový spôsob optimalizácie AI modelov.
Trajektóriu OpenPipe zásadne ovplyvnil nástup kvalitných open-source modelov, najmä Mistral a Mixtral. Tieto modely znamenali pre dolaďovací priemysel zásadný zlom, pretože ponúkli dôveryhodnú alternatívu k uzavretým modelom s vysokou výkonnosťou. Mistral bol v tomto smere prelomový – prekonával Llama 2 a bol dostupný pod plne otvorenou licenciou Apache 2.0, čo v tom čase predstavovalo významnú výhodu pre organizácie citlivé na licencie a otázky duševného vlastníctva. Dostupnosť týchto modelov znamenala „zlaté obdobie“ dolaďovacích startupov, pretože konečne existoval životaschopný open-source základ, ktorý bol dostatočne dobrý na dolaďovanie a nasadenie do produkcie. Firmy mohli vziať Mistral, dolaďovať ho na svoje prípady použitia a nasadiť s istotou, že majú model, ktorý je výkonný aj právne bezproblémový.
V tomto období sa kľúčovou technikou stala Low-Rank Adaptation (LoRA), ktorá zásadne zmenila ekonomiku dolaďovania a inferencie. LoRA je metóda, ktorá dramaticky znižuje počet parametrov potrebných počas dolaďovania, čo má viacero kaskádových výhod. Po prvé, znižuje pamäťové nároky počas tréningu, takže je možné dolaďovať aj väčšie modely na menších GPU. Po druhé, znižuje čas tréningu, čo umožňuje rýchlejšiu iteráciu dolaďovacích workflowov. Najvýznamnejšia výhoda LoRA sa však prejavuje pri inferencii: po nasadení LoRA-adaptovaného modelu je možné na jednej GPU súčasne spúšťať veľké množstvo rôznych LoRA adaptérov. To znamená, že namiesto samostatných GPU pre každý dolaďovaný variant môžete na jednej GPU prevádzkovať desiatky či stovky rôznych LoRA adaptérov. Táto architektonická výhoda umožnila úplne nový model cenotvorby – namiesto účtovania podľa GPU-hodín (čo motivuje držať GPU stále zaneprázdnené) môžu firmy účtovať podľa počtu tokenov a efektívnosť priamo preniesť na zákazníka. Tento posun z cenotvorby podľa GPU-hodín na účtovanie za token bol zásadnou inováciou v monetizácii a nasadzovaní AI inferencie.
Ako sa dolaďovací trh vyvíjal, potreba sofistikovanej workflow automatizácie bola čoraz zreteľnejšia. Organizácie, ktoré spravovali viacero dolaďovacích experimentov, porovnávali rôzne architektúry modelov a optimalizovali hyperparametre, potrebovali nástroje na efektívnu koordináciu týchto komplexných procesov. Tu vstupujú do hry platformy ako FlowHunt – poskytujú infraštruktúru na automatizáciu celého dolaďovacieho pipeline, od prípravy dát a tréningu modelov až po vyhodnocovanie a nasadenie. FlowHunt umožňuje tímom vytvárať sofistikované workflowy, ktoré automaticky zachytávajú produkčné dáta, spúšťajú dolaďovacie úlohy po splnení určitých podmienok, vyhodnocujú výkonnosť modelov voči základnej línii a nasadzujú nové modely do produkcie s minimálnou manuálnou intervenciou. Automatizáciou týchto procesov môžu organizácie rýchlejšie iterovať dolaďovacie stratégie, experimentovať s rôznymi prístupmi a neustále zlepšovať svoje modely bez potreby neustáleho ručného dohľadu. Schopnosť platformy integrovať sa s rôznymi AI infraštruktúrami a repozitármi modelov umožňuje budovať end-to-end automatizáciu pokrývajúcu celý vývojový cyklus AI.
Napriek silnému štartu a zrejmej trhovej príležitosti čelili OpenPipe a ďalšie dolaďovacie firmy čoraz náročnejšiemu konkurenčnému prostrediu. Primárny tlak vychádzal od špičkových laboratórií ako OpenAI, Anthropic a ďalších, ktorí neustále uvádzali výkonnejšie modely za nižšiu cenu. To vytváralo neúprosný tlak na hodnotový prísľub dolaďovacích služieb: ako sa špičkové modely stávali lacnejšími a výkonnejšími, úspora z dolaďovania menšieho modelu sa znižovala. Model, ktorý dokázal ušetriť 10-násobne v čase, keď bol GPT-4 drahý, už nebol taký atraktívny, keď ceny GPT-4 klesli päťnásobne či viac. Navyše poskytovatelia GPU a cloud infraštruktúry začali integráciu dolaďovania priamo do svojich služieb – uvedomili si, že dolaďovanie zvyšuje „lepivosť“ zákazníkov a celkové výdavky na infraštruktúru. Problém však bol v zlej vývojárskej skúsenosti – tieto služby boli zložité na používanie, slabo zdokumentované a neboli integrované do workflowov, ktoré vývojári reálne využívali. Takže hoci teoreticky hrozila konkurencia, v praxi sa neprejavila naplno, lebo dolaďovacie služby od GPU providerov jednoducho produktovo nestačili.
Najvýznamnejší konkurenčný tlak však prichádzal z neustále sa zlepšujúcich open-source modelov. Ako sa zlepšovali modely ako Llama 2, Mistral a neskôr Llama 3, znižoval sa kvalitatívny rozdiel medzi open-source a špičkovými modelmi. Organizácie tak mohli čoraz častejšie používať open-source modely priamo bez nutnosti dolaďovania, prípadne si dolaďovať open-source modely sami bez potreby špeciálnej služby. Trhová dynamika sa zmenila z “musíme destilovať GPT-4, lebo je príliš drahý” na “môžeme rovno použiť open-source model”. Tento zásadný posun znamenal tlak na samostatné dolaďovacie firmy, pretože ich kľúčová hodnota – prepájanie drahých špičkových a slabých open-source modelov – strácala význam. Okná príležitostí pre nezávislé dolaďovacie firmy sa zatvárali, keď sa trh konsolidoval okolo väčších infraštruktúrnych hráčov schopných ponúknuť integrované riešenia od tréningu modelov až po inferenciu.
Názov „Prečo zvíťazilo RL“ odkazuje na hlbšiu pravdu o vývoji optimalizácie AI modelov: posilňovacie učenie a dolaďovacie techniky sa stali dominantným paradigmom prispôsobenia AI modelov na konkrétne prípady použitia. Toto víťazstvo nebolo nevyhnutné – vyplynulo zo súhry technických inovácií, trhových síl a fundamentálnych limitov alternatívnych prístupov. Posilňovacie učenie, najmä v kontexte dolaďovania, umožňuje modely optimalizovať nielen na presnosť v konkrétnej úlohe, ale na skutočné ciele, na ktorých organizácii záleží. Namiesto snahy jednoducho replikovať správanie špičkového modelu umožňuje RL trénovať modely priamo na metriky, ktoré sú dôležité – či už je to spokojnosť používateľa, úspešnosť dokončenia úloh alebo obchodné výsledky. Ide teda o sofistikovanejší prístup než jednoduché supervised dolaďovanie.
Víťazstvo RL a dolaďovania zároveň odráža realitu, že univerzálne modely, akokoľvek výkonné, nikdy nebudú optimálne pre každý prípad použitia. Organizácie majú špecifické požiadavky, špecifické dátové distribúcie a špecifické výkonnostné ciele. Model dolaďovaný na vašich dátach a optimalizovaný pre vaše ciele vždy prekoná generický špičkový model na vašich úlohách. Toto je základný princíp, ktorý platí v strojovom učení desaťročia – a zostáva pravdivý aj v ére veľkých jazykových modelov. Nástup techník ako LoRA urobil dolaďovanie ekonomicky dostupným aj pre menšie organizácie, čo demokratizovalo prístup k optimalizácii modelov. Dostupnosť kvalitných open-source modelov poskytla základ, pri ktorom nebolo potrebné platiť drahé API špičkových modelov. A vývoj lepších tréningových techník a infraštruktúry spravil celý dolaďovací proces rýchlejším a spoľahlivejším. Tieto faktory vytvorili prostredie, v ktorom sa dolaďovanie a posilňovacie učenie stali prirodzenou voľbou pre organizácie, ktoré chcú optimalizovať AI modely pre svoje konkrétne potreby.
Akvizícia OpenPipe spoločnosťou CoreWeave predstavuje významný míľnik v konsolidácii AI infraštruktúrneho trhu. CoreWeave, popredný poskytovateľ GPU infraštruktúry a AI výpočtov, si uvedomil, že dolaďovacie schopnosti sú kľúčové pre jeho hodnotový prísľub. Akvizíciou OpenPipe získal nielen technológiu a know-how, ale aj tím s hlbokým pochopením dolaďovacích workflowov a potrieb organizácií snažiacich sa optimalizovať svoje AI modely. Táto akvizícia odráža širší trend v AI infraštruktúrnom priestore: konsolidáciu špecializovaných služieb do integrovaných platforiem. Namiesto samostatných firiem na tréning, dolaďovanie, inferenciu či monitoring sa trh posúva k platformám, ktoré zvládnu celý AI životný cyklus. Takáto konsolidácia dáva zmysel z viacerých pohľadov: znižuje trenie pre zákazníka, ktorý už nemusí integrovať viacero služieb, vytvára sieťové efekty vďaka užšej integrácii jednotlivých komponentov a umožňuje firmám ponúkať konkurencieschopnejšie ceny optimalizáciou naprieč celým stackom.
Akvizícia zároveň odráža realitu, že trh samostatných dolaďovacích služieb, hoci bol skutočný, napokon nebol dosť široký, aby uživil viacero nezávislých firiem. Trh bol stláčaný z viacerých strán: špičkové modely zlacňovali, open-source modely sa zlepšovali a poskytovatelia GPU integrovali dolaďovanie priamo do svojich služieb. V tomto prostredí bola najživotaschopnejšia cesta pre dolaďovaciu firmu stať sa súčasťou väčšej infraštruktúrnej platformy s integrovaným riešením. Akvizícia OpenPipe CoreWeave pozicionuje firmu ako komplexného partnera pre organizácie hľadajúce optimalizáciu AI modelov – prístup k GPU infraštruktúre, dolaďovacie schopnosti a inferenciu, všetko pod jednou strechou. To je prirodzený vývoj trhu smerom k zrelším, komplexným platformám.
Celou cestou OpenPipe a vývojom dolaďovacieho trhu sa tiahne jedna opakujúca sa téma: vývojárska skúsenosť je zásadná. Poskytovatelia GPU síce ponúkali dolaďovacie služby, no ich použitie bolo zložité a slabo integrované do workflowov vývojárov. OpenPipe uspel najmä preto, že poskytol dramaticky lepšiu vývojársku skúsenosť – drop-in SDK, automatizované zachytávanie dát, jednoduchý spravovaný workflow – teda všetko, čo robilo dolaďovanie dostupným a bezproblémovým pre vývojárov. Táto myšlienka sa ukázala ako prezieravá aj s ďalším vývojom trhu. Nástup nových AI modelov a možností je často poháňaný nie surovou technickou prevahou, ale lepšou vývojárskou skúsenosťou. Keď Anthropic spustil Claude s dobre navrhnutým API a výbornou dokumentáciou, vývojári sa k nemu hrnuli. Keď OpenAI vydal GPT-4 s jednoduchým, intuitívnym rozhraním, stal sa voľbou číslo jeden pre mnohé organizácie. Poučenie je jasné: v AI infraštruktúre je vývojárska skúsenosť nie „nice-to-have“, ale fundamentálna konkurenčná výhoda.
Tento princíp platí aj pre širší ekosystém AI nástrojov a platforiem. FlowHunt napríklad uspelo tým, že poskytuje špičkovú vývojársku skúsenosť pri tvorbe a automatizácii AI workflowov. Namiesto toho, aby vývojári museli písať zložité skripty či riadiť infraštruktúru priamo, FlowHunt ponúka vizuálne rozhranie a jednoduché abstrakcie, ktoré umožňujú ľahko stavať sofistikované workflowy. Práve tento dôraz na vývojársku skúsenosť umožňuje platformám získať adopciu a vytvárať sieťové efekty. Ako platformu používa viac vývojárov, pribúdajú integrácie, šablóny a celková hodnota pre všetkých rastie. Tento pozitívny kruh – lepšia vývojárska skúsenosť vedie k väčšej adopcii – je kľúčovým motorom úspechu v AI infraštruktúre.
{{ cta-dark-panel heading=“Zrýchlite svoj workflow s FlowHunt” description=“Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI a SEO workflowy – od výskumu cez generovanie obsahu až po publikovanie a analytiku – všetko na jednom mieste.” ctaPrimaryText=“Objednať demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Vyskúšať FlowHunt zadarmo” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Pri pohľade vpred bude sa oblasť dolaďovania neustále vyvíjať v reakcii na niekoľko kľúčových trendov. Po prvé, ako sa špičkové modely budú neustále zlepšovať a zlacňovať, hodnotový prísľub dolaďovania sa presunie z „urobte drahé modely dostupnými“ na „optimalizujte modely pre konkrétne prípady a ciele“. Toto je sofistikovanejšia hodnota, ktorá si vyžaduje lepšie nástroje na pochopenie, kedy je dolaďovanie prínosné, ako merať jeho dopad a ako dolaďované modely dlhodobo zlepšovať. Po druhé, bude pokračovať integrácia dolaďovania do väčších AI infraštruktúrnych platforiem – firmy ako CoreWeave ponúknu end-to-end riešenia od výpočtov, tréningu, dolaďovania až po inferenciu. Táto konsolidácia uľahčí organizáciám prijatie dolaďovania ako súčasti AI stratégie, no zároveň zníži počet nezávislých firiem v tomto segmente. Po tretie, techniky ako LoRA a iné parameter-efektívne dolaďovacie metódy budú čoraz dôležitejšie, keďže organizácie budú chcieť spravovať komplexitu nasadzovania mnohých dolaďovaných variantov. Schopnosť prevádzkovať viac dolaďovaných modelov na zdieľanej infraštruktúre bude kľúčovou konkurenčnou výhodou.
Napokon, vývoj nových AI schopností a architektúr modelov vytvorí nové príležitosti pre dolaďovanie a optimalizáciu. Ako sa modely stávajú výkonnejšími a špecializovanejšími, potreba dolaďovania na konkrétne prípady použitia bude len rásť. Firmy a platformy, ktoré dokážu dolaďovanie spraviť jednoduchším, rýchlejším a efektívnejším, budú víťazmi v tomto dynamickom prostredí. Príbeh OpenPipe a celého dolaďovacieho trhu ukazuje, že v AI často vyhrávajú tí, ktorí dokážu spojiť technickú inováciu s výbornou vývojárskou skúsenosťou a hlbokým pochopením potrieb zákazníka. Ako sa trh bude vyvíjať, tieto princípy zostanú kľúčom k úspechu.
Cesta OpenPipe od startupu riešiaceho vysoké náklady špičkových modelov až po akvizíciu CoreWeave ilustruje dynamiku trhu AI infraštruktúry. Úspech firmy, ktorá dosiahla jeden milión dolárov ARR za osem mesiacov od štartu, ukázal skutočný dopyt po dolaďovacích riešeniach – no následná konsolidácia odráža realitu, že samostatné dolaďovacie služby čelia štrukturálnym výzvam, keď špičkové modely zlacňujú a open-source alternatívy sa zlepšujú. Víťazstvo posilňovacieho učenia a dolaďovania ako dominantného scenára optimalizácie modelov nevyplynulo z jedného technologického zázraku, ale z konvergencie viacerých faktorov: dostupnosti kvalitných open-source modelov, rozvoja efektívnych dolaďovacích techník ako LoRA, nástupu lepšej infraštruktúry a toolingov aj základného princípu, že špecializované modely prekonávajú generické. Akvizícia OpenPipe spoločnosťou CoreWeave predstavuje prirodzený vývoj smerom k integrovaným platformám ponúkajúcim komplexné riešenia pre celý AI životný cyklus. Ako trh dozrieva, úspech bude čoraz viac závisieť od výnimočnej vývojárskej skúsenosti, hlbokej integrácie naprieč AI stackom a schopnosti pomôcť organizáciám optimalizovať modely pre ich konkrétne prípady a obchodné ciele.
Dolaďovanie modelu je proces, pri ktorom sa už natrénovaný AI model prispôsobuje na vykonávanie konkrétnych úloh pomocou tréningu na doménovo špecifických dátach. Je to dôležité, pretože umožňuje organizáciám využívať schopnosti veľkých jazykových modelov a zároveň ich optimalizovať pre špecifické prípady použitia – čím sa znižujú náklady a zlepšuje výkon pre konkrétne workflowy.
LoRA (Low-Rank Adaptation) znižuje počet parametrov potrebných na dolaďovanie, čím znižuje nároky na pamäť a čas tréningu. Najdôležitejšie však je, že pri inferencii umožňuje LoRA spúšťať viac dolaďovaných modelov na jednej GPU súčasne (multiplexing), čo umožňuje cenotvorbu na základe tokenov namiesto GPU-hodín a poskytuje väčšiu flexibilitu pri nasadení.
Open-source modely ako Mistral ponúkajú dôveryhodnú alternatívu k uzavretým modelom s vysokou výkonnosťou a permisívnou licenciou (Apache 2.0). Vyplnili medzeru medzi drahými špičkovými modelmi a menej kvalitnými open-source alternatívami, vďaka čomu sú ideálne na dolaďovanie a destilačné workflowy.
Rýchly pokles cien za tokeny v špičkových modeloch, objavenie výkonnejších open-source modelov a integrácia dolaďovania priamo do služieb poskytovateľov GPU vytvorili konkurenčný tlak. Navyše, hodnota samostatných dolaďovacích služieb klesala s tým, ako sa cenový rozdiel medzi špičkovými a open-source modelmi zmenšoval, čo viedlo ku konsolidácii v tomto segmente.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Automatizujte dolaďovanie a optimalizáciu modelov pomocou inteligentnej workflow automatizácie.
OpenAI spúšťa AI konzultačné služby s minimálnou hodnotou $10M, kopírujúc stratégiu Palantir Forward Deployed Engineer. Zistite, ako AI auditné procesy a prémio...
Preskúmajte krok OpenAI do sveta AI hardvéru prostredníctvom akvizície spoločnosti io Jonyho Iva za 6,5 miliardy dolárov, ktorá otvára cestu inovatívnym generat...
Preskúmajte Sprievodcu rizikami a kontrolami AI od KPMG – praktický rámec, ktorý pomáha organizáciám eticky riadiť riziká AI, zabezpečiť súlad a budovať dôveryh...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
