公司老板，CTO，CAIO，公司财务总监，公司人事部门必看！
首选说说openai几个模型代和变种的区别：
GPT3.5-4k：openai最早发布的模型，2022年11月GPT3进来来的
GPT3.5-16k：openai最早发布的模型，2022年11月GPT3进来来的
GPT4.0-8k-32k：openai的最强模型，2023-3-14发布
GPT4o：变种有GPT4o-05-13.GPT4o-08-06,看代号知道是2024年5月13和8月6号发布的模型！
o1mini：o1mini和o1 preview 是同时发布的2024-9-13
o1(完整版）：2024-12-06发布
早在GPT4 发布的时候，默拉智能在运用的时候发现，通过GPT3.5-16k通过微调，效果可以超越GPT4，由于GPT4的价格持续降低，以及GPT4o的发布，用3.5做底座微调已经没有性价比了，所以慢慢全部使用GPT4o作为基础模型微调了！（最有性价比的gpt4o变种模型是GPT4o-08-06）
为什么用上一代的版本微调？核心原因是算力的价格，3.5-16k太便宜了！GPT4太贵了！微调好比一个有经验的人事经理，选择最有价值的劳动力！
用GPT3.5-16k微调成gpt4的效果，就好比你请一个高中生，通过自己的训练，可以把他训练成本科生的水平！但是你只需要支付一个高中生的工资，就可以拥有一个本科劳动力！
o1mini 通过微调可以超于o1的效果！是一样的道理。（算力的价格差距太大）
为什么要微调，核心原因是o1mini 太便宜了，o1 满血版太贵了！当然有充足预算的企业除外，选最好最贵的模型就是对的！
所以在day2时候，openai发布会，就告诉大家利用o1mini可以训练某些方面的特长，让o1mini 达到o1满血版的效果！通过后期的微调和努力，让o1mini 性能提升！
为什么人工微调可以提升模型的能力？
人工智能是真的人工-智能，人工智能训练背后离不开高质量的标准数据，这些标准数据，都是南美廉价人工通过自己的眼睛，手和脑力完成的标注工作（背后的scale ai功不可没，其公司估值也飞涨）。
不同代差的模型，使用的标注数据的人群的学历，智力和工作时间是不同的！学历越高，标注时间越长的模型，性能肯定更强！
那么微调，其实就是通过使用者自己的标注数据训练，让原来60分的模型，在某些领域达到80分的水平。记住是使用者微调的某些领域达到80分，不是说整个模型跨越一个代差，全部达到80分！
为什么现在没人用gpt3.5做底座微调了？
因为gpt4o很便宜了，没有必要使用gpt3.5费时费力的去微调了。核心原因是4o微调更有性价比了！
为什么o1mini 微调正是时候？当然是因为价格呀，当一个硕士生通过微调可以达到一个博士生的效果，人事部门当然是选一个硕士生录取，而不是请一个博士生呀！
day2原文：
John: 不可思议。谢谢你，Justin。现在我们将展示强化学习微调的工作原理，并且不抢任何人的风头，我们将通过 o1-mini 使其在该任务中超越 o1 的表现。这是我们昨天刚发布的 o1，之所以重要，是因为 o1-mini 是一个更小、更快、更便宜的模型。
Julie: 是的，借助 Justin 的数据集，我们将展示如何大大提升性能。o1-mini 在这个任务上的表现，当给出一份症状清单时，你将尝试预测哪个基因可能导致遗传疾病。
结论：企业在选择模型的时候，一定要考虑价格和性能，选择最有竞争力和性价比的方案。当然有充足预算的企业除外，选最好最贵的模型就是对的！
