{"object":"fine_tuning.job","id":"ftjob-***","model":"gpt-3.5-turbo-0613","created_at":1693304550,"finished_at":null,"fine_tuned_model":null,"organization_id":"org-LMrR8ZVsnE2MLQNXje4rARHo","result_files":[],"status":"created","validation_file":null,"training_file":"file-bP...
ChatGPT的Fine-tuning涉及到将模型暴露在各种对话和语境中,以便它能够更好地理解并生成自然对话。举个例子,如果我们想要让ChatGPT用于医疗咨询,Fine-tuning的过程将包括让模型学习医学知识、专业术语和与患者交流的最佳实践。这种Fine-tuning使得ChatGPT能够根据任务的特定上下文作出更准确的回应。 微调可让你通过 API 提...
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...
注意在 "training_file": "file-***"填上上一步返回的id 训练成功会返回: {"object":"fine_tuning.job","id":"ftjob-***","model":"gpt-3.5-turbo-0613","created_at":1692759019,"finished_at":null,"fine_tuned_model":null,"organization_id":"***","result_files":[],"status":"created"...
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...
下图是Fine-tuning一个比较简单的微调例子,让ChatGPT按照我设定好的方式回答,一般我们输入3*3,ChatGPT会回答结果是9,但我要的是描述这种运算。当我重新给定一段Prompt,描述各种运算之后再提问,ChatGPT会按照我微调的方式来输出答案--乘法。 对于简单的知识,可以通过Fine-tuning让GPT能够按照我们给定的内容来输出答案...
基于MindSpore的GPT模型fine-tuning微调 发表于 2024-01-31 15:54:35104查看 AGNews数据集汇集了100多万篇新闻文章。ComeToMyHead在一年多的活动中从2000多个新闻来源收集了新闻文章。ComeToMyHead是一个学术新闻搜索引擎,自2004年7月开始运行。该数据集由学术团体提供,用于数据挖掘(聚类、分类等)、信息检索(排名、搜...
今日,OpenAI宣布开放gpt-3.5-turbo的微调功能,这一功能特别适合那些对数据保密性要求不高的专业及行业垂直领域。 虽然微调训练表面上看似价格低廉,仅需0.008刀/1k tokens,但实际成本并不低,特别是在考虑input和output的价格相较于gpt-3.5-turbo有明显上升时。
③Create a fine-tuning job启动微调任务:启动微调任务,需要用户指定模型(一般是gpt-3.5-turbo-0613)、文件名(服务端名称,非原始文件名),训练完成后会邮件通知模型名。 ④Use a fine-tuned model使用微调模型:切换新模型名,正常调用即可 精简图解如下:
Fine-tuning是自然语言处理中的一个重要概念,它允许我们在预训练的语言模型基础上,通过微调模型参数来适应特定任务的需求。在ChatGPT中,Fine-tuning的过程可以分为以下几个步骤: 数据收集和准备:首先需要收集用于Fine-tuning的对话数据。这些数据可以从多个来源获取,如聊天记录、对话机器人的交互数据等。在收集数据后,需...