หลังจาก OpenAI เปิดตัว gpt-oss 2 รุ่น ใน OpenAI Cookbook ก็ปล่อยคู่มือเกี่ยวกับ gpt-oss ทั้งใน Ollama, vLLM, Google Collab และการ Finetune (ปรับแต่ง) อันนี้

คู่มือการ finetune gpt-oss ให้คิด-ตอบได้หลายภาษา

  1. การ Setup ติดตั้ง Library ที่ต้องใช้
    • ติดตั้ง Pytorch และ Log in Huggingface ก็พร้อมเทรนเลย
  2. เตรียม dataset
    • ใช้ Multilingual-Thinking จาก Hugging Face แปล chain-of-thought เป็นหลายภาษา เพื่อให้รู้ว่าข้อมูลเป็นยังไง
  3. เตรียม Model ด้วยการโหลดโมเดล + ตั้งค่า LoRA
    • โหลด openai/gpt-oss-20b ขึ้นมาบนเครื่อง ตั้งค่า LoRA ให้ปรับน้ำหนักบางส่วน ช่วยประหยัด VRAM เวลาเทรน
    • ลองให้ gpt-oss ตอบก่อนปรับแต่ง LoRA แล้วปรับน้ำหนักบางส่วนของ Lora ช่วยประหยัด VRAM เวลาเทรน
  4. Fine-tuning
    • ตั้งค่าการเทรน (เช่น learning rate, batch size) แล้วสั่งเทรน AI กับชุดข้อมูล Multilingual-Thinking รอบเดียว ก็จะได้ AI ที่คิดเป็นเหตุเป็นผลหลายภาษา
  5. Inference ทดสอบการใช้งาน หลังจากปรับแต่งแล้ว ลองป้อน prompt เพื่อถามเป็นอีกภาษา ดู AI คิดและตอบตามภาษาที่เราเลือกได้เลย

เพียงเท่านี้คุณมี multilingual reasoning model พร้อมใช้แล้ว

ข้อสรุป:

การ finetune gpt-oss ช่วยปรับ AI ให้เข้าใจข้อมูลภาษาและโดเมน ให้ตอบโจทย์ได้ตรงและเป็นธรรมชาติมากขึ้น และต่อยอดการพัฒนาความสามารถ reasoning หลายภาษาได้แม่นยำ รวดเร็ว และประหยัดทรัพยากร

Source:

OpenAI Cookbook