是的，您可以使用自定义数据集来微调某些 OpenAI 模型，但存在重要的限制和注意事项。 OpenAI 允许对特定的 GPT-3 变体模型（例如，davinci、curie、babbage 和 ada）进行微调，但像 GPT-3.5-turbo 或 GPT-4 这样的较新模型目前无法通过其 API 进行微调。 该过程涉及上传以 JSONL（JSON Lines）格式格式化的数据集，其中每行包含一个提示-完成对。 OpenAI 的 API 会处理实际训练，因此您无需管理基础设施，但您需要为训练期间使用的计算时间和微调模型后续使用付费。
要微调模型，首先需要准备一个针对您的任务量身定制的数据集。 例如，如果您希望模型从关键字生成产品描述，您的数据集可能包括这样的提示：{"prompt": "关键词：无线耳机，降噪，20 小时续航", "completion": "使用我们的无线降噪耳机体验清晰的声音，该耳机具有 20 小时的电池续航时间，带来全天舒适感。"}。 数据集必须足够大才能捕获模式 - OpenAI 建议至少提供数百个示例。 上传数据集后，您可以使用 OpenAI CLI 或 API 启动微调作业，指定基本模型和超参数，例如 n_epochs（数据上的训练轮数）。 训练完成后，模型会获得一个唯一的 ID，您可以通过 API 使用该 ID 进行推理。
主要考虑因素包括成本、时间和用例适用性。 微调成本取决于模型大小和数据集 - 例如，在 100,000 个 token 上训练 davinci（功能最强大但最昂贵）可能需要大约 3 美元。 训练时间从几分钟到几小时不等，具体取决于数据集大小。 微调对于生成法律文件或医疗摘要等专业任务非常有用，在这些任务中，通用模型的性能不佳。 但是，对于更简单的任务，提示工程（制作详细的提示）或使用嵌入进行语义搜索等替代方案可能就足够了。 始终验证是否需要微调，因为与使用带有精心设计的提示的基本 API 相比，它会增加复杂性和成本。