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OpenAI, Reinforcement fine-tuning use cases

OpenAIs Sammlung von Kundenfällen zum Reinforcement Fine-Tuning, jeweils mit Aufgabe, Prompt, Bewertungscode und einem Wert vor und nach dem Training. Harvey steigerte beim Heraussuchen von Belegstellen den F1-Wert von 0,563 auf 0,6765, SafetyKit bei der Moderation von 86 auf 90 Prozent. Die Zahlen melden die Kunden, ihre Prüfdaten sind nicht veröffentlicht, und der Anbieter wirbt damit für ein Verfahren, das er inzwischen abwickelt.

geprüft 10.11.2026

02 Ein Modell auf eigene Daten abstimmen

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