一、ChatGPT 中的微调是什么？

       经过对ChatGPT预训练模型的微调，我们可以提升其在新任务或任务子集上的表现。作为一种高级别的对话式人工智能模型，ChatGPT能够模拟人类的自然反应。然而，由于该模型是在大规模数据集上训练的，因此可能并不总是为特定的使用场景提供期望的结果。通过针对特定用例，使用较小的定制数据集重新训练模型，可以帮助其更好地理解任务的复杂性，并实现更高的生产效率。

       经过精确调整和优化，你可以获得更加贴合需求、相关性更高的结果，这就是所谓的“微调”技术。通过针对你的特定业务场景对ChatGPT进行微调，你可以构建一个高度适应你业务需求的对话式AI模型。

二、微调 ChatGPT 的步骤

第 1 步：定义用例

       为确保ChatGPT的有效应用，明确其用例是至关重要的首要步骤。为了最大化ChatGPT的效用，明确并深刻理解你所追求的具体目标至关重要。ChatGPT具有广泛的应用场景，包括情感分析、语言翻译以及问题解答等，针对不同需求进行灵活调整，以实现最佳性能。

第 2 步：收集和预处理数据

       在创建了相关用例之后，即可着手进行数据的搜集与整理工作。ChatGPT模型的微调效果，在很大程度上受到所搜集数据质量与数量的影响。所搜集的数据必须精确无误，且需符合预期的应用目标。此外，在数据分析之前，对其进行清洗、标准化以及标记化处理也是至关重要的。

第 3 步：准备训练数据

       经过数据收集和预处理后，下一步是为模型训练准备数据。在此过程中，首要任务是将数据划分为三个独立的部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练过程，验证集用于对训练过程中的模型性能进行验证和调整，而测试集则用于最终评估模型的性能。通过这种划分方式，我们能够全面而准确地了解模型在不同数据集上的表现，从而确保模型的稳定性和可靠性。

第 4 步：微调模型

       经过数据清理与组织后，接下来的关键步骤是对模型进行微调。为达成此目标，我们需以特定应用程序的数据为基础，对预训练的ChatGPT模型展开训练。为了缩减预期输出与实际输出间的差距，我们于训练过程中运用反向传播算法对模型进行更新。

第 5 步：评估模型

       经过模型微调后，需对其在测试集上的表现进行评估。为了实现这一目标，我们可选用诸如准确度、精确度、召回率及F1分数等指标作为评估标准。若模型的性能未满足预期标准，我们需重新审视并调整用例规范、数据收集流程、数据准备方法或模型超参数等关键因素。

第 6 步：部署模型

       最后阶段是部署环节。当模型经过精细调整且性能达到预期标准后，将进行部署操作。此过程旨在将模型集成至其最终运行环境。为实现这一目标，可采取构建 RESTful API 或开发支持模型交互的 Web 应用程序等多种方法。

三、如何为你的项目设置和微调 ChatGPT

1、创建Open-AI密钥

       在使用ChatGPT服务之前，我们必须先获取OpenAI API的密钥。为了获取此密钥，请遵循以下步骤进行操作：

       要注册免费帐户，请访问 https://platform.openai.com/signup

       个人建议使用Gmail注册。

       如果你有 OpenAI 帐户，则可以通过访问https://platform.openai.com/account/api-keys获取 API 密钥。

       可以通过选择密钥页面上的“创建新密钥”按钮来生成新密钥。

       过程中可能需要到国外手机验证，需要注意的是手机号不能是虚拟手机号，个人建议用印度手机号（我也用的是印度号码，接码网站放在魔法工具箱里面了），网上的很多美国号接码网都是虚拟电话，是用不了的。

2、安装Open-AI python库

       生成 API 密钥后，必须安装 OpenAI Python库。该模块可以轻松地将查询发送到 API 并操作返回的数据。Python 包管理器 pip 可用于通过以下命令设置库（在此之前确保已经安装了Python环境，建议使用Anaconda）：

pip install openai==0.28

3、发出第一个 API 请求

       在成功获取API密钥并正确加载OpenAI Python库之后，你便可以着手发出首个API请求。为了在Python脚本中有效利用openai功能，你需先导入openai库。通过Completion的.create方法，可以生成一个完成对象，该对象将作为对ChatGPT模型进行API调用的媒介，并用于接收返回的响应。以下是一个展示如何使用OpenAI Python库进行首次API调用的范例：

import openai

# Set your API key

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# Create a completion object

completion = openai.Completion.create(

 

engine="babbage-002",

prompt="What is the meaning of life?"

)

# Get the response from the API

response = completion.get("choices")[0].text

# Print the response

print(response)

       当出现上面红框提示时就说明API已经打通了，剩下就是给OpenAi充钱了。

       有了这段代码，你可能会问ChatGPT模型“What is the meaning of life?” 并查看打印出来的模型响应。Prompt可以更改为你希望模型完成或生成的任何文本。

4、微调 ChatGPT

       由于微调允许根据特定使用场景定制预训练模型，因此它是创建 ChatGPT 模型的重要阶段。更改模型的参数以适应更小、更有针对性的数据集，使其能够获取特定领域的知识。

5、准备训练数据

       你需要一个训练数据集来根据自己的目的微调 ChatGPT。你应该在此数据集中提供你期望从 ChatGPT 获得的输入和输出的示例。例如，如果你想教 ChatGPT 准确回答问题，你需要使用实际问题和回复作为训练数据。

       准备训练数据时需要牢记以下几点：

质量：如果你希望微调后的模型运行良好，则需要高质量的训练数据。使用前请验证你的信息是否正确且适用。

数量：建议收集尽可能多的数据用于深度学习模型。

格式：你的训练数据必须采用 OpenAI API 接受的格式。

Chat-GPT3 API 文档建议使用 JSON 格式：

"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}

{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}

       ChatGPT 的常见应用包括回答问题、总结文本、创建聊天机器人等。训练数据和调整方法必须针对每个应用程序进行定制，以获得最佳结果。

6、微调模型

       准备好训练数据后，就可以开始调整过程。为此，你需要使用要优化的基本模型（例如 babbage-002）作为初始化来创建一个新模型，然后使用你自己的数据对其进行训练。为此，你可以利用 OpenAI Python 库：

import openai

import json

import time

# Set your API key

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# Load your training data

with open("training_data.json", "r") as f:

training_data = json.load(f)

# Initialize a new model with the base model you want to fine-tune

model = "babbage-002"

fine_tuned_model = openai.Model.create(

model=model,

fine_tune=True,

training_data=training_data

)

# Wait for the model to finish fine-tuning

while fine_tuned_model.status()["data"]["ready"] is False:

time.sleep(30)

fine_tuned_model = openai.Model.retrieve(fine_tuned_model.id)

print("Fine-tuning complete")

7、部署模型

       一旦模型经过微调，就可以对其进行部署并对其进行 API 调用。为此，必须创建一个具有修改后模型 ID 的新模型对象。这是一个恰当的例子：

# set your API key

import openai

# Create a new model object using the ID of the fine-tuned model

model_id = "YOUR_FINE_TUNED_MODEL_ID"

model = openai.Model(model_id)

# Make an API request to the model to generate text

prompt = "What is the meaning of life?"

response = model.generate(prompt)

# Print the response

print(response.choices[0].text)

       请明确一点，即便在进行了大量的参数调整后，模型仍有可能无法完全适配你的特定应用场景。此时，你可以通过增加数据输入量或调整模型超参数等方式，尝试提升模型的性能表现。我们建议你持续投入时间和资源，通过不断的尝试和实验，来开发一个更加符合你需求的ChatGPT模型。请注意，这是一个需要耐心和专业知识的过程，但最终的成果将为你带来显著的效益。

四、结论

       经过精细的调整，ChatGPT 能够作为一种高效生成优质内容的工具。你可遵循本文所阐述的步骤，根据你的特定需求对模型进行个性化定制，从而获取卓越的效果。然而，在宣称成功之前，务必先设定明确的目标，收集和整理所需的数据，进行模型的开发和测试，评估模型的实际效能，并在此基础上进行不断的迭代和优化。