{"id":15762,"date":"2026-11-01T23:49:20","date_gmt":"2026-11-01T16:49:20","guid":{"rendered":"https:\/\/blogdee.com\/?p=15762"},"modified":"2026-11-01T23:49:20","modified_gmt":"2026-11-01T16:49:20","slug":"openai-%e0%b8%ad%e0%b8%b1%e0%b8%9b%e0%b9%80%e0%b8%94%e0%b8%95-api-%e0%b8%aa%e0%b8%b3%e0%b8%ab%e0%b8%a3%e0%b8%b1%e0%b8%9a-fine-tuning-%e0%b9%81%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%82%e0%b8%a2%e0%b8%b2%e0%b8%a2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogdee.com\/?p=15762","title":{"rendered":"OpenAI \u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15 API \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Fine-tuning \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 Custom Models"},"content":{"rendered":"<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 fine-tuning \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49<\/p>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01 (\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Weights and Biases) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 loss \u0e41\u0e25\u0e30 accuracy \u0e1a\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 validation \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<p>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a Assisted Fine-Tuning \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e02\u0e2d\u0e07 OpenAI \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a hyperparameter \u0e41\u0e25\u0e30 PEFT \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07 SK Telecom \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e42\u0e17\u0e23\u0e04\u0e21\u0e19\u0e32\u0e04\u0e21<\/p>\n<p>\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 Custom-Trained Model \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e42\u0e17\u0e40\u0e04\u0e47\u0e19) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e08\u0e07\u0e2a\u0e39\u0e07<\/p>\n<h3>\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49<\/h3>\n<ul>\n<li>Fine-tuning &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 AI \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b<\/li>\n<li>Weights and Biases &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e0a\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 fine-tuning \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li>Loss and accuracy &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/li>\n<li>Assisted Fine-Tuning &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 OpenAI \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/li>\n<li>Custom-Trained Model &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32: <a href=\"https:\/\/openai.com\/index\/introducing-improvements-to-the-fine-tuning-api-and-expanding-our-custom-models-program\">OpenAI<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>OpenAI \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a fine-tuning API \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 custom models \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15761,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5021],"tags":[5833,4608,170],"class_list":["post-15762","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-machine-learning-th","tag-custom-models","tag-fine-tuning","tag-openai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/15762","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=15762"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/15762\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/15761"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=15762"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=15762"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogdee.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=15762"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}