背景介绍

大家好！ 今天我们要聊一个特别激动人心的话题——GPT-3.5 Turbo 的微调功能！这个功能的推出，无疑是一个里程碑式的进步，让我们一起来了解一下吧。

GPT-3.5 Turbo 是什么？

GPT-3.5 Turbo 是 OpenAI 推出的一款先进的聊天机器人模型。它本身就很聪明，但如果你想让它更符合你的特定需求或场景，以前可能会觉得有些力不从心。

以前为什么不能微调？

以前，GPT-3.5 Turbo 是一个“封闭”的模型，就像一个已经训练好的专业运动员。虽然表现出色，但它的“动作”和“风格”是固定的，你不能轻易改变。

以前在不能微调的情况下，如何实现个性化消息回复？

提示工程：通过精心设计的提示来引导模型生成你想要的答案。

后处理：在模型生成回复后，用额外的代码来编辑或过滤这些回复。

多次尝试和筛选：让模型生成多个回复选项，然后从中选择一个最符合你需求的。

用户反馈循环：通过收集用户反馈来不断优化模型的回复。

组合多个模型或服务：使用多个模型或其他服务来组合生成更个性化的回复。

现在为什么可以微调？

好消息是，OpenAI 最近更新了这款模型，现在允许用户进行微调！这就像是给这个“专业运动员”提供了一种新的“个性化训练”方式，让它能更好地适应你的游戏策略。

微调有什么好处？

个性化：你可以让 GPT-3.5 Turbo 用你公司的品牌语言来回复。

高效性：微调后的模型能更精准地完成任务，节省你和你客户的时间。

灵活性：你可以针对不同场景或需求，训练模型有不同的反应。

谁都可以微调！

不论你是一名开发者，还是对编程一窍不通，都有适合你的微调方法和工具。

接下来，我们将一步一步教你如何进行微调，让你的 GPT-3.5 Turbo 变得更聪明、更懂你！

数据集准备

在企业文档中搜集和准备数据,如果你是纯小白可以找外包团队或者人工格式化数据

目的

这一步就像是为你的机器人准备一份“高级课程”的教材。你不仅要从基础对话中获取数据，还要从企业的实际文档中提取有用的信息。

所需工具

1、文本编辑器：如 Notepad、Sublime Text 或 Visual Studio Code。

2、文件搜索工具：如 Windows 搜索、macOS 的 Spotlight 或企业级的文档管理系统。

3、数据清洗工具：如 Excel、Python pandas 库或专业的数据清洗软件。

操作步骤

1、确定数据来源：

.首先，你需要明确哪些企业文档包含对你有用的信息。

2、执行文档搜索：

.使用文件搜索工具，在企业文档库中进行关键词搜索，找出可能包含有用信息的文档。

3、文档筛选：

.手动或使用自动工具筛选搜索结果，确定哪些文档是真正有用的。

4、数据提取：

.打开筛选出的文档，提取其中的关键信息。

.可以使用数据清洗工具来帮助你更高效地提取数据。

5、编写 JSON 文件：

.将提取出的数据整理成 JSON 格式，以便用于模型微调。

.你可以使用文本编辑器来手动编写，或使用编程语言来自动生成。

示例：

6、数据验证和测试：

.在上传数据之前，务必进行多轮验证和测试，确保数据的质量和准确性。

小贴士

.企业文档通常包含敏感信息，确保在数据提取过程中遵守所有相关的隐私和安全规定。

.尽量使用自动化工具来提高数据提取和清洗的效率。

这样，你就成功地从大量企业文档中搜集和准备了一份高质量的数据集！这就像是给你的机器人提供了一份“硕士课程”的教材，让它能更好地适应企业级的需求和挑战。

希望这个详细的步骤能帮助你更好地理解如何在企业文档中搜集和准备数据集！

微调步骤

微调步骤总结如下：

准备数据

目的

在微调的旅程中，第一步是准备数据。这就像是给你的机器人“上课”的教材，告诉它应该如何更好地回应。

所需工具

1、文本编辑器：如 Notepad、Sublime Text 或 Visual Studio Code。

2、JSON 格式校验工具：如 JSONLint，用于确保你的 JSON 文件格式正确。

操作步骤

1、收集对话样本：首先，你需要收集一些对话样本，这些样本应该反映出你希望机器人学习的内容和风格。

2、创建 JSON 文件：

.打开你选择的文本编辑器。

.创建一个新的文本文件，并保存为 .json 格式。

.在这个 JSON 文件中，你需要按照特定的格式输入你收集的对话样本。

3、编写 JSON 内容：

.你的 JSON 文件应该包含一个名为 messages 的数组。

.每个数组元素都是一个对象，包含 role 和 content 两个字段。

.role 可以是 system、user 或 assistant。

.content 是该角色在对话中的具体内容。

示例：

4、校验 JSON 格式：

.将你编写的 JSON 内容复制到 JSON 格式校验工具中，确保没有语法错误。

5、保存并备份：

.保存你的 JSON 文件，并确保备份一份，以防万一。

小贴士

.尽量让对话样本多样化，以覆盖更多的场景和用例。

.确保 system 角色的消息明确指出了助手的特性或限制，这有助于模型更准确地进行微调。

这就是准备数据的全过程！就像是为你的机器人准备了一份详细的“教材”，下一步就是送它去“学校”（也就是上传到 OpenAI 服务器）进行学习。

上传文件

目的

上传文件的过程就像是给你的机器人送去“学校”的第一天。你已经准备好了“教材”（也就是数据文件），现在是时候让它开始学习了。

所需工具

1、命令行工具：如 Windows 的命令提示符、macOS 的 Terminal 或 Linux 的 Shell。

2、OpenAI API 密钥：你需要从 OpenAI 官网获取一个 API 密钥，这相当于你的“入学通行证”。

操作步骤

打开命令行工具：

1、打开你的电脑上的命令行工具。

2、定位到 JSON 文件的文件夹：

.使用 cd 命令导航到你保存 JSON 文件的文件夹。

.例如：cd C:\Users\YourName\Documents\

3、准备 curl 命令：

.你需要使用 curl 命令来上传你的文件。

.命令的基本格式如下：

其中：

$OPENAI_API_KEY 是你从 OpenAI 官网获取的 API 密钥。

path_to_your_file 是你的 JSON 文件的完整路径。

4、执行 curl 命令：

.在命令行工具中粘贴你准备好的 curl 命令。

.按 Enter 键执行。

5、确认上传成功：

.如果一切顺利，你会看到一些返回信息，确认你的文件已经成功上传。

小贴士

.确保你的 API 密钥是正确和有效的，否则你将无法上传文件。

.如果你不熟悉命令行操作，建议先进行一些基础的学习

创建微调任务

目的

创建微调任务就像是正式开启你的机器人的“课程”。你已经送它到了“学校”（也就是上传了文件），现在是时候让它开始“上课”了。

所需工具

1、命令行工具：和上一步一样，你还需要使用命令行工具。

2、OpenAI API 密钥：这是你的“入学通行证”，用于验证你的身份。

操作步骤

1、打开命令行工具：

.如果你已经关闭了命令行工具，再次打开它。

2、准备 curl 命令：

.这一次，你还是需要使用 curl 命令，但是目的是创建一个微调任务。

.命令的基本格式如下：

$OPENAI_API_KEY 是你的 API 密钥。

TRAINING_FILE_ID 是你上传文件后获得的文件 ID。

3、执行 curl 命令：

.在命令行工具中粘贴你准备好的 curl 命令。

.按 Enter 键执行。

4、确认任务创建成功：

.如果一切顺利，你会看到一些返回信息，这些信息会包含一个任务 ID，表示你的微调任务已经成功创建。

小贴士

确保你的 API 密钥和文件 ID 都是正确的。

如果你收到任何错误信息，请仔细阅读并按照提示进行操作。

测试微调后的模型

目的

这一步就像是你的机器人“毕业”后的首次“工作”体验。微调任务完成了，现在是时候让它展示所学的一切。

所需工具

1、命令行工具：继续使用命令行工具进行操作。

2、OpenAI API 密钥：这是你的“工作通行证”，用于访问你的个性化模型。

操作步骤

1、打开命令行工具：

.如果你已经关闭了命令行工具，再次打开它。

2、准备 curl 命令：

.你需要使用 curl 命令来访问和使用你的微调后的模型。

.命令的基本格式如下：

$OPENAI_API_KEY 是你的 API 密钥。

ft:gpt-3.5-turbo:org_id 是你微调后的模型标识符。

3、执行 curl 命令：

.在命令行工具中粘贴你准备好的 curl 命令。

.按 Enter 键执行。

4、查看模型回复：

.如果一切顺利，你会看到模型的回复内容，这就是你的微调成果！

小贴士

.确保你的 API 密钥和模型标识符都是正确的。

.你可以根据需要多次测试和使用你的微调后的模型。

恭喜，你已经成功完成了第四步！这就像是你的机器人成功地完成了它的“首次工作任务”，展示了它所学的一切。现在，你可以自由地使用你的个性化模型，让它更好地服务于你的特定需求和场景。

在第三方系统中使用微调后的模型

目的

这一步就像是你的机器人“出差”或者“兼职”。你不仅可以在 OpenAI 的平台上使用它，还可以将它嵌入到其他第三方系统中，比如网站、应用或其他服务。

所需工具

1、第三方系统：如网站后端（Node.js、Python 等）、移动应用或其他服务。

2、OpenAI API 密钥：这是你的“通行证”，用于在第三方系统中访问你的个性化模型。

操作步骤

1、选择第三方系统：

.确定你想在哪个第三方系统中使用你的微调后的模型。

2、安装必要的库或依赖：

.根据你选择的第三方系统，可能需要安装一些库或依赖来调用 OpenAI API。

例如，在 Python 中，你可能需要安装 openai 库：

3、编写 API 调用代码：

.在你选择的第三方系统中，编写代码来调用你的微调后的模型。

例如，在 Python 中，代码可能如下：

OPENAI_API_KEY 是你的 API 密钥。

ft:gpt-3.5-turbo:org_id 是你微调后的模型标识符

4、测试模型调用：

.运行你编写的代码，确保能成功调用微调后的模型并获得预期的回复。

5、部署到第三方系统：

.一旦测试成功，你就可以将代码部署到你选择的第三方系统中。

小贴士

确保你的 API 密钥在第三方系统中是安全存储的。

根据第三方系统的需求，你可能需要进行额外的配置或优化。

太棒了，你已经成功完成了第五步！这就像是你的机器人开始了它的“全球巡演”，能够在各种不同的舞台上展示它的才华。现在，无论是在 OpenAI 平台还是任何第三方系统，你都可以充分利用你的个性化模型。

希望这个详细的步骤能帮助你更好地理解如何在第三方系统中使用微调后的模型！