OpenAI又向前迈出了重要的一步，为其ChatGPT 3.5 Turbo模型引入了微调。这一创新功能允许开发人员自定义模型以更好地适应其特定用例，从而提高模型的性能和效率。
微调是一种强大的工具，可以显著增强模型生成可靠输出格式和设置自定义基调的能力。这意味着开发人员现在可以定制模型的响应，以符合其品牌的声音，从而创建更加个性化和引人入胜的用户体验。
节省代币和金钱
此外，微调还可以将提示的大小大幅减少多达 90%。这不仅加快了 API 调用速度，还降低了成本，使其成为开发人员高效且具有成本效益的解决方案。最近对 GPT-3.5 Turbo 微调和 API 的更新为开发人员开辟了新的可能性。他们现在可以自带数据来自定义模型，使其更具适应性和多功能性，适用于各种用例。
“功能最强大的 GPT-3.5 模型，针对聊天进行了优化，成本是文本达芬奇-1 的 10/003。将在发布 2 周后使用我们最新的模型迭代进行更新“ – OpenAI
GPT-3.5 Turbo的微调功能目前可用，GPT-4的微调预计将于今年秋天推出。早期的测试显示出有希望的结果，GPT-3.5 Turbo的微调版本在某些任务上匹配甚至超过了基本的GPT-4级功能。
如何微调 ChatGPT 3.5 Turbo
本指南由All About AI精心创建，他将带您逐步完成微调ChatGPT 3.5 Turbo的过程，以从您的提示中获得最佳结果。微调 ChatGPT 3.5 Turbo 的过程始于数据准备。这涉及：
- 以 JSON 格式设置数据集，其中包括三个不同的输入：系统提示、用户提示和模型的响应。
- 2. 准备好数据集后，下一步就是将这些示例上传到 OpenAI。这是使用 Python 脚本实现的，这是一个既简单又高效的过程。
- 微调过程的第三步涉及创建微调作业。这需要上一步中的文件 ID 和模型名称。此步骤至关重要，因为它为模型的实际微调奠定了基础。
- 第四步是魔术发生的地方。在这里，微调模型被投入使用。这可以在操场上或通过 API 调用完成，具体取决于用户的偏好。
自 ChatGPT-3.5 Turbo 发布以来，开发人员和企业都表示希望定制模型，为其用户创造独特且差异化的体验。微调的推出使这成为可能，允许开发人员运行监督微调，以针对其特定用例优化模型的性能。
在私人测试版中，微调客户报告说，常见用例的模型性能有了显著提高。其中包括改进的可操纵性、可靠的输出格式和自定义音调。例如，开发人员可以使用微调来确保模型在提示使用该语言时始终以德语响应。
微调还使企业能够缩短提示，同时保持类似的性能水平。GPT-3.5 Turbo 型号可以处理 4k 个代币，是以前微调型号容量的两倍。这使得早期测试人员能够将提示大小减少多达 90%，从而加快每次 API 调用并降低成本。
微调与其他技术（如提示工程、信息检索和函数调用）结合使用时最为有效。OpenAI提供了一个微调指南，以帮助开发人员更多地了解这些技术。对函数调用和gpt-3.5-turbo-16k进行微调的支持预计将于今年秋季晚些时候推出。
总之，ChatGPT 3.5 Turbo 微调的引入改变了开发人员的游戏规则，使他们能够自定义模型以更好地满足他们的特定需求和用例。这不仅提高了模型的性能，还提高了效率并降低了成本。
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