הכירו את Structured Outputs: תוצרי JSON מתקדמים
- ג'י.פי טובה
- אוגוסט 7, 2024
- חדשות בינה מלאכותית, מודלי שפה
- AI
- 0תגובות
חדשנות מרתקת בתחום הבינה המלאכותית: Structured Outputs של OpenAI
בעולם התוסס של הבינה המלאכותית, צעד קדימה נוסף נרשם על ידי החברה המובילה OpenAI. בבלוג המוערך “פינה מלאכותית”, הוצגה תכונה חדשנית בשם Structured Outputs, שמטרתה לשפר את יכולות המודלים של OpenAI בהפקת תוצרי JSON תקינים ועקביים עם סכמות מוגדרות מראש. בואו נפנה זרקור לתכונה המרתקת הזו ונבין את חשיבותה בעולם הפיתוח.
חשיבות JSON בעידן הדיגיטלי
תבנית JSON (JavaScript Object Notation) הפכה לתקן תעשייתי מוביל בייצוג ובהעברת נתונים באופן פשוט וקריא, הן עבור בני אדם והן עבור מכונות. פשטותו, גמישותו והתאימות הרחבה שלו לשפות תכנות שונות, הופכות אותו לבחירה האולטימטיבית בקרב מפתחים ברחבי העולם. עם זאת, למרות יתרונותיו המובהקים, מודלים לשוניים גדולים (LLMs) נתקלים לעתים קרובות בקשיים בהפקת תוצרי JSON תקינים לחלוטין – הם עלולים “להמציא” ערכים, ליצור תגובות חלקיות או אף לא להצליח בניתוח התבנית כלל.
האתגר של LLMs בהפקת JSON
הקושי המובנה של מודלים לשוניים בהפקת תוצרי JSON מדויקים הוביל מפתחים רבים לנקוט בפתרונות עוקפים, כגון שימוש בכלי קוד פתוח, ניסוח של בקשות חוזרות ונשנות בצורות שונות, או הישענות על סדרת תזכורות וביאורים מורכבים. תהליכים אלו לא רק שגוזלים זמן יקר, אלא גם מונעים את האפשרות לקבל באופן חלק ותקין תוצרי JSON איכותיים. לפיכך, הצורך בפתרון יעיל ומקיף לאתגר זה הפך לדרישה מרכזית בקרב המפתחים, והובילה את OpenAI לפתח את התכונה החדשנית Structured Outputs.
Structured Outputs: הפתרון המבטיח לאתגר הJSON
Structured Outputs היא התכונה החדשה והמרתקת של OpenAI, שמטרתה להבטיח שתוצרי המודלים עונים על סכמות JSON מוגדרות מראש. סכמות אלו מתארות את התוכן, המבנה, סוגי הנתונים והמגבלות הצפויות במסמך JSON מסוים. בעזרת Structured Outputs, המפתחים יכולים להגביל את המודלים של OpenAI כך שיתאימו לסכמות אלו ויפיקו תוצרי JSON תקינים ועקביים.
היתרונות המשמעותיים של Structured Outputs
לפי OpenAI, Structured Outputs מאפשרת למודלים שלה להבין סכמות מורכבות יותר, ומספקת יתרונות משמעותיים:
- המודלים לא יתעלמו ממפתחות (keys) נדרשים או יפיקו ערכי מינוח (enumeration values) לא תקינים.
- אין צורך לבדוק או לנסות שוב תגובות בלתי תקינות, חוסך זמן יקר.
- ניתן לנסח בקשות בצורה פשוטה יותר, וגם לקבל סירוב מפורש לבקשות לא בטוחות.
- אפשר לבקש מהמודל ליצור תוצר בצורה שלב-אחר-שלב, המובילה לתוצר המיועד.
OpenAI מדגישה כי Structured Outputs לקחה השראה מעבודתם המצוינת של קהילות קוד פתוח, כגון הספריות outlines, jsonformer, instructor, guidance ו-lark, המהוות נדבך חשוב בהתקדמות הטכנולוגית.
זמינות ושימושים של Structured Outputs
התכונה החדשנית והמבטיחה זמינה כעת למודלים GPT-4o-mini, GPT-4o וגרסאות מותאמות אישית (fine-tuned) שלהם. ניתן להשתמש בה עם ממשקי התכנות המתקדמים של OpenAI: Chat Completions API, Assistants API ו-Batch API, וגם בקלטי תמונה. חשוב לציין כי Structured Outputs מכבדת את מדיניות האבטחה של OpenAI ותמנע ממודלים לציית לבקשות לא בטוחות, משמרת את הסטנדרטים הגבוהים של החברה.
עם השקת התכונה החדשנית הזו, מפתחים יזכו ליהנות מתוצרי JSON עקביים ותקינים יותר מהמודלים המתקדמים של OpenAI, באופן פשוט וישיר יותר מבעבר. זוהי התקדמות חשובה בהנגשת ממשקי JSON לבינה מלאכותית חזקה, ואבן דרך משמעותית בדרך להשגת פתרונות טכנולוגיים חכמים ויעילים יותר.
שאלות נפוצות ותשובות מקיפות
מהו היתרון העיקרי של Structured Outputs?
היתרון המרכזי של Structured Outputs הוא היכולת לקבל תוצרי JSON תקינים ועקביים עם סכמות מוגדרות מראש, בצורה קלה, פשוטה ויעילה יותר. התכונה מסירה את הצורך בפתרונות עוקפים מורכבים ומייעלת את תהליך הפיתוח.
האם אני יכול להשתמש בתכונה הזו בכל המודלים של OpenAI?
Structured Outputs זמינה כרגע למודלים GPT-4o-mini, GPT-4o וגרסאות מותאמות אישית (fine-tuned) שלהם בלבד. עם זאת, ניתן לצפות להרחבת הזמינות לגרסאות נוספות של מודלי OpenAI בעתיד.
האם Structured Outputs בטוחה לשימוש?
כן, OpenAI מבטיחה שהתכונה החדשה מכבדת את מדיניות האבטחה הנוקשה שלה ותמנע ממודלים לציית לבקשות לא בטוחות. האבטחה והפרטיות של המשתמשים הן עדיפות עליונה עבור החברה.
האם אני יכול להשתמש בה גם עם קלטי תמונה?
אכן, Structured Outputs תומכת גם בקלטי תמונה, מאפשרת גמישות רבה יותר בשימוש במודלים של OpenAI.
מהיכן שאבה OpenAI השראה לפיתוח התכונה?
OpenAI מצהירה כי Structured Outputs לקחה השראה מעבודות מצוינות של קהילות קוד פתוח, כגון הספריות outlines, jsonformer, instructor, guidance ו-lark. החברה רואה חשיבות רבה בשיתוף פעולה עם קהילות מפתחים ובלימוד מהצלחותיהן.
