微调 OpenAI 模型是指通过在自定义数据集上进一步训练预训练模型，使其在特定任务上表现更好。当您需要模型处理专业领域、遵循独特格式或提高输出的一致性时，此过程非常有用。例如，如果您正在构建一个医疗聊天机器人，微调可以帮助模型理解技术术语并准确响应健康相关的查询。主要步骤包括准备数据集、通过 OpenAI API 运行训练作业，以及部署微调后的模型进行推理。
首先，您需要一个采用 JSONL (JSON Lines) 格式的数据集，其中每行包含一个提示-完成对。例如，如果您正在创建一个客户服务助手，您的数据可能包含诸如“如何重置我的密码？”之类的提示，以及诸如“访问设置 > 账户安全，然后点击‘重置密码’”之类的完成。OpenAI 建议至少准备 100-200 个高质量示例，尽管更大的数据集（500+ 示例）通常会产生更好的结果。您可以使用 OpenAI CLI 等工具来验证和格式化您的数据。至关重要的是，要确保您的示例能代表实际使用场景，并且没有偏见或错误，因为模型会复制数据中的模式。为了提高成本效率，请先使用小型数据集进行测试，然后再进行扩展。
数据准备好后，使用 OpenAI 的微调 API 端点。首先使用 openai.File.create() 上传数据集，然后使用 openai.FineTuningJob.create() 启动训练作业，指定基础模型（例如，gpt-3.5-turbo）和您的训练文件 ID。您可以调整超参数，例如 n_epochs（数据集上的训练迭代次数）或 learning_rate_multiplier，以平衡速度和准确性。训练可能需要几分钟到几小时，具体取决于数据集大小。完成后，您将收到一个模型 ID（例如，ft:gpt-3.5-turbo:your-org:custom-model-name），用于 API 调用。使用多样化的输入测试微调后的模型以发现不足，并通过添加更多数据或调整参数进行迭代改进。例如，如果模型难以处理多步故障排除，可以添加将复杂任务分解为编号步骤的示例。