快速了解 OpenAI 的 fine-tune 和 Embedding 能力(openai fine tuning 教学)
I. 甚么是OpenAI Fine-tuning
A. 微调（Fine-tuning）的定义
微调（Fine-tuning）是指使用预训练的语言模型，通过训练额外的数据来定制该模型以满足个性化的利用需求。相比于即时设计的用户输入，微调可以提供更高质量的回答和结果。
微调在多种利用场景中发挥重要作用，例如问答系统、对话模型等。通过微调，可让模型更加智能化、个性化，能够根据具体的训练示例提供更准确的回答和结果。
B. Fine-tuning的条件条件
在进行Fine-tuning之前，需要完成以下两个步骤：
- 注册OpenAI账号并获得API Key：注册OpenAI账号并取得API Key，以便使用OpenAI提供的Fine-tuning功能。
- 安装OpenAI工具包：通过安装OpenAI工具包，可以方便地履行Fine-tuning的相关操作。
II. 准备和上传训练数据
A. 使用OpenAI工具包的prepare_data命令
使用OpenAI工具包的prepare_data命令可以帮助我们预处理和准备训练数据。
命令示例：openai tools fine-tunes.prepare_data -f <LOCAL_FILE>
数据预处理和准备是Fine-tuning的关键步骤，加强数据质量和格式的处理可以提高Fine-tune模型的效果。
B. 生成数据集
为了进行Fine-tuning，需要依照OpenAI提供的数据集格式准备训练数据。数据集的准备需要满足一定的要求和束缚。
III. 创建Fine-tune模型
A. 设置Fine-tune模型
使用OpenAI工具包和命令行工具，可以轻松创建Fine-tune模型。
创建Fine-tune模型的步骤包括设置模型类型、选择预训练模型、指定数据集和定义训练参数等。
B. 检查Fine-tune模型状态
使用OpenAI工具包的check_finetune_status功能可以方便地检查Fine-tune模型的状态。
通过检查Fine-tune模型的状态，可以确认模型会不会成功创建和准备就绪。
IV. 使用Fine-tune模型
A. 调用Fine-tune模型API
使用OpenAI工具包调用ApiCompleter类可以方便地调用Fine-tune模型的API。
在调用Fine-tune模型API时，需要设置要求参数和内容提示，以取得想要的结果。
B. 优化Fine-tune模型的输出
为了进一步优化Fine-tune模型的输出，可以采取以下措施：
- 提供更多示例以改进结果：通过提供更多的训练示例，可以帮助模型更好地学习和理解区别的问题和上下文。
- 减少prompt中的示例：在模型经过微调后，可以逐步减少prompt中的示例，以便模型更好地适应真实场景和用户需求。
V. 结论
A. Fine-tuning的重要性和优势总结
Fine-tuning（微调）是定制语言模型的重要工具，通过微调可以提供更高质量、更准确的回答和结果。
Fine-tuning的优势在于满足个性化利用程序的需求，通过训练示例可以取得更好的结果。
B. OpenAI Fine-tuning的未来展望
随着OpenAI Fine-tuning的不断发展和利用，未来可以期待更多功能和利用场景的支持。
OpenAI Fine-tuning将为用户提供更灵活、个性化的模型定制和利用开发平台。
openai fine tuning 教学的进一步展开说明
OpenAI GPT⑶ 模型的 fine-tune 和 embedding 功能
fine-tune（微调）
GPT⑶ 模型是一种预训练模型，它经过了大量互联网内容的训练。但是，在某些场景下，我们希望模型的输出更符合实际使用情况。为了解决这个问题，OpenAI 提供了 fine-tune（微调）的功能。
fine-tune 的核心思想是在不修改或没法修改预训练模型的情况下，通过在模型的「顶层」增加分类器或特点映照来优化模型。通过这类方式，微调后的模型可以更好地适应具体的使用处景，提高性能。
在 OpenAI 平台上，我们可使用 fine-tune 来针对 prompt（即输入）和 completion（即输出）进行训练，优化「句式」、「情感」等特点，以提高模型的整体性能。
使用处景
fine-tune 的使用处景非常广泛：
1. 依照特定格式辨认和回答问题：比如，我们想要让 GPT⑶ 根据特定的格式来辨认问题和回答，这时候使用 fine-tune 可以帮助模型更好地理解格式要求。
2. 依照特定语气和性情进行回答：如果我们希望 GPT⑶ 模仿一个温顺贤慧的女性和我们对话，fine-tune 功能可以帮助模型更好地理解我们期望的语气和性情。
3. 设定 completion 的偏向：有时，我们希望 completion 在回答问题时具有特定的偏向，fine-tune 可以帮助模型到达这个目标。
通过在 prompt 中加入示例的方式，我们可以引导模型依照示例的格式来回答问题，以到达我们期望的结果。
经过大量示例的 fine-tune 训练后，模型能够依照 prompt 的格式书写回答，并返回我们期望的内容，而不是其他不相关的信息。这个进程类似于「完形填空」。我们可以将回答辨认为「答案: [mask]」，然后模型去预测 [mask] 的内容。
embedding（嵌入）
embedding 的概念
OpenAI 的 embedding 功能是用来计算文本和维度之间的相关性。在默许的 ada-002 模型中，文本会被映照为一个 1536 维的向量。通过计算区别文本之间的 embedding，我们可以衡量它们之间的类似度。
embedding 的使用处景非常有用，我们可以根据用户提供的语料片断和 prompt 的内容计算相关度，然后将最相关的语料片断作为上下文插入到 prompt 中，从而提高 completion 的准确率。
使用处景
embedding 功能可以利用于以下方面：
1. 获得文本特点向量：我们可使用 embedding 来取得文本的特点向量，从而可以进行更深入的文本分析。
2. 提供相关上下文：通过在 prompt 中插入与文本相关的上下文，让 GPT⑶ 根据上下文来回答问题，可以提高回答的准确性。
fine-tune 和 embedding 怎么选择
在选择 fine-tune 和 embedding 功能时，我们可以斟酌以下几点：
1. 当我们有一堆语料，想要让 GPT⑶ 根据这些语料输出内容时，可使用 embedding 功能来计算文本之间的类似度。
2. 如果我们希望 GPT⑶ 模仿一个温顺贤慧的女性和我们对话，可使用 fine-tune 功能来训练模型更好地理解期望的语气和性情。
3. 当我们希望用户依照一定格式提交问题时，可使用 fine-tune 功能来训练模型辨认特定格式的问题。
4. 如果想要根据产品的使用手册来回答用户的问题，可使用 embedding 功能来计算回答与手册之间的相关度。
最好选择根据具体的使用处景和需求而定，而且 fine-tune 和 embedding 也能够结合使用。通过使用 fine-tune 训练一个基于上下文辨认 prompt 的模型，然后使用这个模型来使用 embedding 插入相关的上下文，这样新的模型也能够更好地理解 prompt。
以上是关于 OpenAI GPT⑶ 模型的 fine-tune 和 embedding 功能的详细介绍。希望对你有所帮助。例如，SceneCompletion-VQA数据集中，作者使用MS-COCO数据集上预先训练的一个图象场景描写模型。测试时，作者保持场景描写不变，改变描写中的一个句子，用区别的方式来询问”更关注场景的哪一部份”。操作原理主要是微调，不过作者插入了用户唆使信息和输出模板，同时对生成的场景描写进行了微调，从而更好地适合特定用户的需要，从而提高了对VQA任务的性能。
openai fine tuning 教学的常见问答Q&A
问题1：甚么是OpenAI Fine-tuning？
答案：OpenAI Fine-tuning是一种技术，用于对预训练的语言模型进行进一步训练，以适应特定任务或领域的需求。通过Fine-tuning，可以通过提供示例文本或特定数据集来微调模型，使其更好地适应实际利用场景。
- 例如，使用OpenAI Fine-tuning可让语言模型更好地理解领域特定的术语或上下文，并生成更加准确和有针对性的文本。
- Fine-tuning可以基于少许示例进行，通过提供更多的示例文本，可以得到更好的效果。
- OpenAI Fine-tuning可用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、对话生成、问答系统等。
问题2：怎样使用OpenAI Fine-tuning进行微调？
答案：使用OpenAI Fine-tuning进行微调的步骤以下：
- 准备训练数据：根据特定任务或领域的需求，搜集和准备合适微调的数据集。
- 上传数据集：将数据集上传到OpenAI的Fine-tuning平台。
- 创建微调模型：使用OpenAI的Fine-tuning API，创建一个用于微调的模型。
- 开始微调：使用API调用开始微调进程，将数据集利用于模型进行进一步训练。
- 检查微调状态：使用API调用查看微调的状态，以了解训练进度和性能。
- 使用微调模型：完成微调后，可使用微调后的模型进行特定任务的推理和生成。
问题3：OpenAI Fine-tuning可以用于哪些任务？
答案：OpenAI Fine-tuning可以用于各种自然语言处理任务，包括但不限于：
- 文本生成：通过微调语言模型，可以生成具有特定领域或特定风格的文本。
- 对话生成：微调模型可以用于生成对话，包括问答系统、聊天机器人等。
- 文本分类：通过微调模型，可以将文本分类到特定的种别或标签。
- 机器翻译：通过微调模型，可以进行更准确和流畅的机器翻译。
- 摘要生成：使用微调模型，可以生成长文本的摘要。
- 情感分析：微调模型可以用于辨认文本的情感偏向，如积极、消极或中性。
