1. 介绍OpenAI GPT⑶模型

OpenAI GPT⑶是一种包括1750亿参数的自回归语言模型。通过对大量文本进行训练，该模型能够学习上下文并生成准确的语言输出。在NLP数据集上进行评估后，GPT⑶模型展现出了出色的性能。

2. GPT⑶的非肯定性特性

GPT⑶模型是非肯定性的，即相同的输入可能产生区别的输出。为了控制输出的可变性，我们可使用温度参数进行设置。较高的温度将使输出更加随机，而较低的温度则会生成更加肯定性的结果。

3. 将自有数据训练到GPT⑶模型中

有两种方式可以将自有数据接入GPT⑶模型，即微调和封装到Prompt。

4. 微调模型注入专业领域知识

微调是一种将专业领域知识注入到基础大模型中的方法，使其能够支持特定领域的知识。通过微调，我们可让GPT⑶模型具有理解特定领域语境的能力。

5. 使用Prompt封装自有数据

将自己的数据封装到Prompt中可使GPT⑶模型根据自有数据运行，并生成受支持的聊天模型。Prompt是一种将输入和输出格式化的文本片断，它指点了模型产生预期的输出。

6. 基于自有数据运行GPT⑶模型

通过使用Azure OpenAI，我们可以基于自己的数据运行GPT⑶模型，如GPT⑶5-Turbo和GPT⑷。无需训练或微调模型，便可利用到自己的业务场景中。

7. 准备自有数据集

自定义模型的第一步是准备高质量的数据集，包括单个输入提示和关联的所需输出。保证数据集的准确性和完全性，将有助于提高模型的性能。

8. 微调GPT⑶模型的步骤

1. 准备和上传训练数据：将自有数据集准备好，并上传到训练环境中。
2. 训练微调模型：使用准备好的训练数据对GPT⑶模型进行微调。
3. 使用微调的模型：在微调完成后，我们可使用微调的模型进行预测和生成输出。

总结

OpenAI的GPT⑶模型不但可以在大数据集上进行训练，还可以通过微调或将自有数据封装到Prompt中，实现训练自有数据并用于特定领域的语言任务。通过Azure OpenAI，还可以基于自己的数据运行受支持的GPT⑶模型，无需额外的训练或微调。