我们除了要享受第一次的亲密和快乐之外，更重要的是要以自己的安全和感受为主，而不是为了满足对方一时的快感而牺牲自己的安全和感受。

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，其性能不错匹配致使高出GPT-4 的基本功能。（精细领悟文档：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning）

微调功能是咫尺企业欺诈大言语模子的主要治安，举例，法律边界的Spellbook、律商联讯、Litera、Casetext等，他们通过我方累积的海量法律数据在GPT-4模子上进行微调、预磨真金不怕火构建法律边界的专属ChatGPT，使其复兴的内容愈加聚焦、安全、准确。

自GPT-3.5 Turbo发布以来，开采东说念主员和企业但愿粗略开采自界说大模子，为用户创造特有、各异化的产物体验。当今，OpenAI终于怒放了此功能，使得东说念主东说念主皆能打造唯一无二的专属ChatGPT。

大言语模子的微调（Fine-tuning）是一种在预磨真金不怕火模子的基础上，对特定任务进行深度磨真金不怕火的治安。

微调的基本想想是，先在大范围文本数据上预磨真金不怕火一个大型的言语模子，举例，GPT-3.5，然后，使用特定任务的数据集（如法律、医疗），进一步对模子进行磨真金不怕火，以适应特定的任务。在这个流程中，模子的参数会进行眇小的调度，使其在特定业务场景上的性能更好。

举例，要是咱们有一个预磨真金不怕火的GPT3.5模子，想让它在法律业务上的领悟更好、更专科，不错用海量法律数据集对模子进行微调。

经过微调，模子学习到怎么更好地解读、生成和瞻望法律问题。

凭据OpenAI的官方微调领悟文档，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免指示，使输出粗略或持久以特定言语进行反应。举例，开采东说念主员不错使用微调来确保模子威尼斯人色碟，在提醒使用德语时持久以德语进行反应。

除了晋升性能以外，微调使企业粗略裁汰提醒工夫同期保证性能。GPT-3.5-Turbo微调还不错惩办4k tokens，是OpenAI之前微调模子的两倍。

早期测试东说念主员通过对模子自己的指示进行微调，将提醒大小减少了高达 90%，从而加速了每个API调用的速率并质问了老本。

1，准备数据，创建一组万般化的演示对话，肖似于要求模子在施行输出中的对话。数据采集的每个示例皆应该与OpenAI的聊天完成 API 花样调换的对话，稀奇是音问列表，其中每条音问皆有变装、内容和可选称号。

2，上传文献

3，创建微调功课，使用 OpenAI SDK开首进行大范围数据磨真金不怕火、微调。磨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。模子磨真金不怕火完成后，创建微调功课的用户将收到一封说明电子邮件。

除了创建微调功课外，开采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惩办肯求。要是对模子的肯求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。

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微调分为启动磨真金不怕火老本和使用老本两大部分。

磨真金不怕火：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的磨真金不怕火文献并磨真金不怕火3个epoch的微调功课的预期老本为2.40好意思元。

本文来源：AIGC怒放社区威尼斯人色碟，原文标题：《重磅！GPT-3.5 Turbo推出微调功能，不错打造专属ChatGPT啦！》