IvyLee:OpenAI ChatGPT API 文档之 Fine-tuning(微调) 了解如何为你的应用程序定制模型。 介绍 通过以下方式,微调可让你更好地利用 API 提供的模型: 比设计提示(prompt)质量更高的结果 能够训练更多不适合提示的示例 由于提示较短而节省 token 更低的延迟请求 GPT-3 已经在开放互联网的大量文本上进行了预训练。
在备妥训练资料后,你可以透过OpenAI 提供的File API 来上传训练资料,并获得档案的id ,这个id 是在使用Fine-tuning API 时会用到的。 代码语言:javascript 复制 importrequestsimportos url="https://api.openai.com/v1/files"headers={"Authorization":f"Bearer {os.environ['OPENAI_API_KEY']}"}data={"purp...
对于 fine-tune API 的实现，OpenAI 可能采用了一些技术，例如 adapter 或 prompt tuning。这些技术可以...
set OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>" 如果指令无效,先查看openai工具箱有没有正确下载;然后查看是不是自己的密钥有没有正确复制。检查无误后,如果依然不能运行,则可以尝试在操作系统中设置全局环境变量: 打开Windows 控制面板,点击"系统和安全" -> "系统" -> "高级系统设置" -> "环境变量",在系统变量中...
openai.api_key= os.getenv("OPENAI_API_KEY") openai.FineTuningJob.create(training_file="file-abc123", model="gpt-3.5-turbo") model是您要从其开始的模型的名称(gpt-3.5-turbo、babbage-002或davinci-002)。可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。
Early tests have shown a fine-tuned version of GPT-3.5 Turbo can match, or even outperform, base GPT-4-level capabilities on certain narrow tasks. As with all our APIs, data sent in and out of the fine-tuning API is owned by the customer and is not used by OpenAI, or any ...
8月23日，OpenAI宣布推出基于GPT-3.5 Turbo的微调功能并更新API，让企业、开发人员能够使用自身数据定制ChatGPT。微调（Fine-tuning）是一种利用已有通用语言模型（如GPT-3.5）来训练一个特定模型的方法。通用语言模型虽然具有很强的语言理解和生成能力，但是它们并不针对特定的领域或任务。通过在自己数据上对通用模型...
getenv('OPENAI_API_KEY') 创建Fine-tuning Job:使用openai.FineTuningJob.create()方法创建Fine-tuning Job。您需要提供训练文件、模型名称和其他可选参数: fine_tuning_job = openai.FineTuningJob.create(training_file='file-abc123', model='gpt-3.5-turbo', api_key=api_key) 训练模型:一旦创建了Fine-...
爆肝制作两小时+超长烧脑硬核干货,手把手带你超低成本玩转大模型微调Fine-Tuning应用,闭环的垂直应用案例、项目源码剖析、详实的图文手册、全流程实操演示 204 -- 6:34 App 提供一种LLM集成解决方案,部署OneAPI服务更便捷地使用国产大模型(通义千问、文心一言、百度千帆、讯飞星火等) 1944 -- 37:44 App 【流程...
地址:https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning 首先,OpenAI介绍了通过微调,你可以API可用的模型中获得更多信息: 1. 比提示质量更高的结果 2. 能够就提示中无法容纳的更多示例进行训练 3. 提示更简洁,节省token使用 4. ...