Dokumentationerreichbar

OpenAI, Model optimization

OpenAIs Übersicht der Anpassungsverfahren. Sie beschreibt vier davon mit ihren Anwendungsfällen und bringt zugleich die Ankündigung, dass die Plattform dafür abgewickelt wird. Beides steht auf derselben Seite, und die Anwendungsfälle sind deshalb weiterhin die Auskunft des Anbieters darüber, wofür sich das Verfahren eignet.

geprüft 10.11.2026

Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 06.08.2026:

OpenAI is winding down the fine-tuning platform.bestätigt 10.11.2026
The platform is no longer accessible to new usersbestätigt 10.11.2026
Provide examples of correct responses to prompts to guide the model's behavior.bestätigt 10.11.2026
Provide both a correct and incorrect example response for a prompt.bestätigt 10.11.2026
These are the fine-tuning methods supported in the OpenAI platform today.bestätigt 10.11.2026
model behavior changes between model snapshots and familiesbestätigt 10.11.2026
The prompt engineering process may be all you need in order to get great results for your use case.bestätigt 10.11.2026
You can use shorter prompts with fewer examples and context data, which saves on token costs at scale and can be lower latency.bestätigt 10.11.2026
You can train on proprietary or sensitive data without having to include it via examples in every request.bestätigt 10.11.2026
Direct preference optimization (DPO)bestätigt 10.11.2026

Direct Preference Optimization im Glossar 02 Ein Modell auf eigene Daten abstimmen 08 Woran es fehlt, entscheidet den Weg

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