Fine-Tuning
Fine-Tuning是什么谦趣？有什么用途虏等？官方解釋：
Fine-Tuning相比普通的prompts耸弄，擁有更高的響應(yīng)質(zhì)量对雪。它能夠在更多專業(yè)場景下進(jìn)行訓(xùn)練双藕，而不僅僅局限于簡單的非專業(yè)對話場景昂羡。相較于普通prompts遂鹊，F(xiàn)ine-Tuning使用的關(guān)鍵字更為精簡栋艳，請求速度也更快飞袋。
怎么操作戳气？官方指南：
- 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集： 你需要準(zhǔn)備好用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
- 訓(xùn)練Fine-Tuned模型： 進(jìn)行新的Fine-Tuned模型的訓(xùn)練巧鸭。
- 使用你的Fine-Tuned模型： 將訓(xùn)練好的Fine-Tuned模型應(yīng)用到實(shí)際場景中瓶您。
需要注意的是，F(xiàn)ine-Tuning是一項(xiàng)收費(fèi)服務(wù)纲仍。關(guān)于Fine-Tuned模型的訓(xùn)練和使用費(fèi)用呀袱，可以參考定價(jià)頁面獲取更多信息。
安裝步驟：
確保你的Python版本至少為3.0郑叠，然后使用以下命令安裝OpenAI的Python包：
pip install --upgrade openai
數(shù)據(jù)格式要求：
你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須采用JSON格式夜赵。每個(gè)completion JSON對象至少應(yīng)包含一個(gè)完整的訓(xùn)練單元。為了與網(wǎng)絡(luò)通信乡革，它應(yīng)具有以下格式：
{"prompt": "<提示文本>", "completion": "<理想生成文本>"}
{"prompt": "<提示文本>", "completion": "<理想生成文本>"}
{"prompt": "<提示文本>", "completion": "<理想生成文本>"}
...
關(guān)于數(shù)據(jù)集的要求：
- 每個(gè)最小語句單元必須有一個(gè)固定的分隔符寇僧，用于指示當(dāng)前語句的結(jié)束摊腋。這通常可以使用一個(gè)簡單的字符分割嘁傀，例如\n\n###\n\n兴蒸。請注意，這個(gè)分隔符不能在任何正常的訓(xùn)練語句中出現(xiàn)细办。
- 由于OpenAI使用訓(xùn)練語句的起始符橙凳，每個(gè)完整的訓(xùn)練語句必須以一個(gè)空格開始。
- 每個(gè)完整的訓(xùn)練語句必須有一個(gè)固定的結(jié)束符蟹腾，可以是\n痕惋、###或其他不會出現(xiàn)在訓(xùn)練語句中的字符。
- 最小語句單元應(yīng)該包含與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集相同的分隔符娃殖，并指示相同的停止序列值戳，以便合理地分割訓(xùn)練語句。
簡單來說炉爆，最小語句單元就像你提到的“你吃飯了嗎堕虹？”一樣。一個(gè)完整的場景對話是一個(gè)完整的訓(xùn)練語句芬首。整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含許多這樣的訓(xùn)練語句赴捞。
如果你覺得官方提供的工具太繁瑣，你也可以自己實(shí)現(xiàn)JSON格式的轉(zhuǎn)換郁稍。實(shí)際上赦政，自行編寫轉(zhuǎn)換邏輯與使用官方工具的邏輯相似。
希望這些信息能幫到你耀怜！如果有任何問題恢着，隨時(shí)問我。
