OPENAI推出GPT3.5微调模型，允许商业公司开展数据训练
这是《ChatGPT ，从入门到精通》 系列第 77 篇文章。
早期的测试表明，GPT-3.5 Turbo的微调版本可以在某些狭窄的任务上与GPT-4级的基本功能相匹配，甚至优于基础GPT-4级功能。
与openai所有的API一样，进出微调API的数据归客户所有，OpenAI或任何其他组织都不会使用它来训练其他模型。
微调用例
自 GPT-3.5 Turbo 发布以来，开发人员和企业要求能够自定义模型，以便为其用户创造独特且差异化的体验。通过此次发布，开发人员现在可以运行监督微调，以使该模型在其用例中表现更好。
在我l测试版中，微调客户已经能够有意义地提高常见用例的模型性能，例如：
改进的可操纵性：微调允许企业使模型更好地遵循说明，例如使输出简洁或始终以给定语言响应。例如，开发人员可以使用微调来确保模型在提示使用该语言时始终以德语响应。
可靠的输出格式：微调可提高模型一致格式化响应的能力，这对于需要特定响应格式的应用程序（例如代码完成或撰写 API 调用）来说至关重要。开发人员可以使用微调来更可靠地将用户提示转换为可与自己的系统一起使用的高质量 JSON 代码段。
自定义品牌：微调是磨练模型输出定性感觉的好方法，例如其调性，因此它更适合企业品牌的声音。具有可识别品牌调性的企业可以使用微调来使模型与其基调更加一致。
除了提高性能外，微调还使企业能够缩短提示时间，同时确保类似的性能。 使用 GPT-3.5-Turbo 进行微调也可以处理 4k 代币——是之前微调模型的两倍。
早期的测试人员通过将指令微调到模型本身，将提示大小减少了多达 90%，从而加快了每次 API 调用的速度并降低了成本。
微调在与其他技术（如提示工程、信息检索和函数调用）结合使用时最强大。查看我们的微调指南以了解更多信息。对函数调用和 gpt-3.5-turbo-16k 进行微调的支持将于今年秋季晚些时候推出。
下一步，我们将详细评测这个功能。
好啦，今天的分享就到这里
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