3. 便利性与隐私权衡：许多AI创业者可能会选择在OpenAI平台上进行微调，因为这更加方便且成本较低。但这...
API_SECRET_KEY = "你的智增增获取的api_key";BASE_URL = "http://flag.smarttrot.com/index.php/api/v1"; #智增增的base_url# jobsdef jobs(file_id): openai.api_key = API_SECRET_KEY openai.api_base = BASE_URL resp = openai.FineTuningJob.create(training_file=file_id, model...
deffiles(): openai.api_key=API_SECRET_KEY openai.api_base=BASE_URL resp= openai.File.create( file=open("mydata.jsonl", "rb"), purpose='fine-tune' ) json_str= json.dumps(resp,ensure_ascii=False) print(json_str) ``` - **上传训练数据** 上传成功就自动开始训练了 ```js API_SECRET...
openai.FineTune.list() 查看某个Fine-tuning任务的详细信息:openai.FineTune.retrieve(id="【任务id】") 查看详细信息时,其中包含的message会显示本次微调的计费信息:Fine-tune costs $x.xx,以及微调任务对应的结果模型id:Uploaded model: curie:ft-personal-2023-05-31-07-17-56...
curl https://api.openai.com/v1/files \ -H"Authorization: Bearer$OPENAI_API_KEY"\ -F purpose="fine-tune"\ -F file="@mydata.jsonl" 上传成功后你可以拿到一个文件ID,用于后续的模型训练任务。 5.2.3. 创建训练任务 使用OpenAI的SDK或CLI工具启动fine-tuning任务,并指定所需的参数和模型。例如: ...
一个更为通用的方法是借助JSON格式进行跨函数和跨编程环境的通信，这也是OpenAI官方更加推荐的通信方式。
guanguans 未填写
8月22日,OpenAI宣布用户可以对ChatGPT(GPT-3.5 Turbo)微调,特定任务上,定制模型可以趋近甚至超过GPT-4。 初版GPT-3 基础模型(ada、babbage、curie 和 davinci)微调 2024 年 1 月 4 日正式关闭。babbage-002 和 davinci-002 作为替代方案,用户可将其用作基础模型或微调模型。
openai fine tune模型 成本推算OpenAI的fine-tuning模型的成本会因应用场景和模型规模的不同而有所不同。以下是一个大致的成本推算: 数据集准备:需要准备一个与应用场景相关的数据集,并将其转换为模型理解的格式。数据集可以是文本、图像、音频等形式。这个步骤可能需要一些人工参与,如数据清洗和标注等。 下载并安装...
图片来自OpenAI 论文：Training language models to follow instructions with human feedback 在ChatGPT的训练中，OpenAI使用了一种称为通过人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）的方法。RLHF流程通常包括以下几个步骤：1.初始模型生成：使用监督学习训练初始语言模型（Step1的...