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OpenAI暗示，从早期测试数据来看，GPT-3.5 Turbo 的微调版块在某些特定任务上，其性能不错匹配以致杰出GPT-4 的基本功能。（详备证明文档：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning）

微调功能是目下企业讹诈谎言语模子的主要手脚，举例，法律规模的Spellbook、律商联讯、Litera、Casetext等，他们通过我方聚集的海量法律数据在GPT-4模子上进行微调、预锻真金不怕火构建法律规模的专属ChatGPT，使其恢复的内容愈加聚焦、安全、准确。

自GPT-3.5 Turbo发布以来，劝诱东谈主员和企业但愿好像劝诱自界说大模子，为用户创造私有、互异化的居品体验。当今，OpenAI终于通达了此功能，使得东谈主东谈主齐能打造惟一无二的专属ChatGPT。

谎言语模子的微调（Fine-tuning）是一种在预锻真金不怕火模子的基础上，对特定任务进行深度锻真金不怕火的手脚。

微调的基本想想是，先在大范围文本数据上预锻真金不怕火一个大型的话语模子，举例，GPT-3.5，然后，使用特定任务的数据集（如法律、医疗），进一步对模子进行锻真金不怕火，以适宜特定的任务。在这个经由中，模子的参数会进行轻微的调整，使其在特定业务场景上的性能更好。

举例，淌若咱们有一个预锻真金不怕火的GPT3.5模子，想让它在法律业务上的解析更好、更专科，不错用海量法律数据集对模子进行微调。

经过微调，模子学习到何如更好地解读、生成和展望法律问题。

证据OpenAI的官方微调证明文档，列出了以下常见用例：

举例，创新可阁下性，微调功能允许企业使模子更好地罢职指示，使输出简陋或永久以特定话语进行反馈。举例，劝诱东谈主员不错使用微调来确保模子，在请示使用德语时永久以德语进行反馈。

除了擢升性能除外，微调使企业好像裁减请示时间同期保证性能。GPT-3.5-Turbo微调还不错科罚4k tokens，是OpenAI之前微调模子的两倍。

早期测试东谈主员通过对模子本人的指示进行微调，将请示大小减少了高达 90%，从而加速了每个API调用的速率并训斥了资本。

1，准备数据，创建一组万般化的演示对话，访佛于要求模子在履行输出中的对话。数据相关的每个示例齐应该与OpenAI的聊天完成 API 样式交流的对话，相配是音问列表，其中每条音问齐有扮装、内容和可选称号。

2，上传文献

3，创建微调功课，使用 OpenAI SDK入手进行大范围数据锻真金不怕火、微调。锻真金不怕火模子可能需要几分钟或几小时，具体取决于模子和数据集大小。模子锻真金不怕火完成后，创建微调功课的用户将收到一封阐发电子邮件。

除了创建微调功课外，劝诱者还不错列出现存功课、检索功课状态或取消功课。

4，使用微调模子，微调功课完成后模子不错参加使用了。

在某些情况下，用户的微调模子可能需要几分钟才调准备好科罚申请。淌若对模子的申请超时或找不到模子称号，可能是因为模子仍在加载中，可在几分钟后重试。

微调分为启动锻真金不怕火资本和使用资本两大部分。

锻真金不怕火：0.008 好意思元/1K tokens。

使用输入：0.012 好意思元/1K tokens。

使用输出：0.016 好意思元/1K tokens。

举例，一个GPT-3.5 Turbo包含 100,000 个okens的锻真金不怕火文献并锻真金不怕火3个epoch的微调功课的预期资本为2.40好意思元。

本文开首：AIGC通达社区2024年彩票捕鱼，原文标题：《重磅！GPT-3.5 Turbo推出微调功能，不错打造专属ChatGPT啦！》