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OpenAI, Supervised fine-tuning: Distilling from a larger model

OpenAIs Leitfaden zum überwachten Fine-Tuning. Der Abschnitt Distilling from a larger model beschreibt Destillation als Weg zu Trainingsdaten: Ein großes Modell erzeugt Antworten, und die passenden werden zum Datensatz für ein kleineres Modell. Die frühere Adresse des Destillationsleitfadens leitet am 19.10.2026 hierher um. Über dem Leitfaden steht der Vermerk, dass OpenAI die Fine-Tuning-Plattform abwickelt und neue Nutzer keinen Zugang mehr bekommen.

geprüft 10.11.2026

Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 19.10.2026:

OpenAI is winding down the fine-tuning platform.bestätigt 10.11.2026
Fine-tuned models remain available for inference until their base model shuts down.bestätigt 10.11.2026
The platform is no longer accessible to new usersbestätigt 10.11.2026
One way to build a training data set for a smaller model is to distill the results of a large model to create training data for supervised fine tuning.bestätigt 10.11.2026
This technique can enable you to train a small model to perform similarly on a specific task to a larger, more costly model.bestätigt 10.11.2026

03 Wie ein Modell von einem anderen lernt

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