fine-tune是什么意思(如何用OpenAI来fine)

大家好，今天小编来为大家解答fine-tune是什么意思这个问题，如何用OpenAI来fine很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

这里主要是讲微调gpt-3.5的模型，使用自己企业的数据，在openai基础上训练一个自己行业的专有大模型

总的来说：\nFineTuning的优点是，它能够使ChatGPT模型快速适应中文口语，并能够在短时间内实现中文口语的生成。此外，FineTuning技术也能够提高ChatGPT模型的准确性和效率，因为微调后的模型已经具有了更好的中文口语理解和生成能力。\nFineTuning的缺点是，需要大量的中文口语数据集来进行微调。此外，微调后的模型可能会出现过拟合现象，导致对新数据的适应性不足。

微调（fine-tune）是什么？网上内容多的是，不过多解释，只讲核心的微调的基本思想是，先在大规模文本数据上预训练一个大型的语言模型，例如GPT-3.5（这部分是大模型），然后使用特定任务的数据集（如法律、医疗），进一步对模型进行训练，以适应特定的任务（这部分是微调）。在这个过程中，模型的参数会进行微小的调整，使其在特定业务场景上的性能更好。直接上代码：1、首先需要拿到key和url，这个github的项目比较火，方便多了：https://github.com/xing61/xiaoyi-robot,拿到key和url。2、开始撸python代码：（其它语言类似）

{"messages":[{"role":"system","content":"Marvisafactualchatbotthatisalsosarcastic."},{"role":"user","content":"What'sthecapitalofFrance?"},{"role":"assistant","content":"Paris,asifeveryonedoesn'tknowthatalready."}]}\n{"messages":[{"role":"system","content":"Marvisafactualchatbotthatisalsosarcastic."},{"role":"user","content":"Whowrote'RomeoandJuliet'?"},{"role":"assistant","content":"Oh,justsomeguynamedWilliamShakespeare.Everheardofhim?"}]}\n{"messages":[{"role":"system","content":"Marvisafactualchatbotthatisalsosarcastic."},{"role":"user","content":"HowfaristheMoonfromEarth?"},{"role":"assistant","content":"Around384,400kilometers.Giveortakeafew,likethatreallymatters."}]}\n

下面是代码

API_SECRET_KEY="你的智增增获取的api_key";\nBASE_URL="http://flag.smarttrot.com/index.php/api/v1";#智增增的base_url\n\n#files\ndeffiles():\nopenai.api_key=API_SECRET_KEY\nopenai.api_base=BASE_URL\nresp=openai.File.create(\nfile=open("mydata.jsonl","rb"),\npurpose='fine-tune'\n)\njson_str=json.dumps(resp,ensure_ascii=False)\nprint(json_str)\n\n上传训练数据

上传成功就自动开始训练了

API_SECRET_KEY="你的智增增获取的api_key";\nBASE_URL="http://flag.smarttrot.com/index.php/api/v1";#智增增的base_url\n\n#jobs\ndefjobs(file_id):\nopenai.api_key=API_SECRET_KEY\nopenai.api_base=BASE_URL\nresp=openai.FineTuningJob.create(training_file=file_id,model="gpt-3.5-turbo")#训练文件的id要从上一步获取得到\njson_str=json.dumps(resp,ensure_ascii=False)\nprint(json_str)\n\n检查是否训练完成

要注意的是：上一步提交完训练任务之后，模型是需要一段时间来训练的，训练的时长取决于你的数据量大小、当下训练的任务数、openai的算力是否充足等等。也就是说模型是否训练好，是需要有一个判断的这里通过返回数据的：status=succeeded来进行判断

API_SECRET_KEY="你的智增增获取的api_key";\nBASE_URL="http://flag.smarttrot.com/index.php/api/v1";#智增增的base_url\n\n#retrieve\ndefretrieve(ftid):\nopenai.api_key=API_SECRET_KEY\nopenai.api_base=BASE_URL\nresp=openai.FineTuningJob.retrieve(ftid)#微调任务id要从上一步获取得到\njson_str=json.dumps(resp,ensure_ascii=False)\nprint(json_str)\n\n使用微调模型

要注意的是：像使用基础模型gpt-3.5，gpt-4一样，但这个模型名字是你自己训练的，所以名字是比较特殊的，需要从上一步的接口中获取得到

API_SECRET_KEY="你的智增增获取的api_key";\nBASE_URL="http://flag.smarttrot.com/index.php/api/v1";#智增增的base_url\n\n#chat\ndefchat_completions(query):\nopenai.api_key=API_SECRET_KEY\nopenai.api_base=BASE_URL\nresp=openai.ChatCompletion.create(\nmodel="ft:gpt-3.5-turbo-0613xxxxxxxxxxxxxxxxxxx",#模型名字要从上一步获取得到\nmessages=[\n{"role":"system","content":"Youareahelpfulassistant."},\n{"role":"user","content":query}\n]\n)\njson_str=json.dumps(resp,ensure_ascii=False)\nprint(json_str)\n\n

恭喜，大功告成！！你就在gpt-3.5基础上训练了一个自己的模型了

好了，关于fine-tune是什么意思和如何用OpenAI来fine的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！