要使用 OpenAI 的微调 API 训练自定义模型，首先需要准备数据集，通过 API 创建微调任务，然后部署生成的模型。此过程包括将数据格式化以符合 OpenAI 的要求，使用其命令行界面 (CLI) 或 Python SDK 提交任务，并在训练完成后测试模型。API 支持特定用例的微调，例如改进响应风格、处理专业术语或适应独特的数据格式。
首先，以 JSONL 格式准备您的训练数据，其中每一行是一个 JSON 对象，包含一个带有系统、用户和助手角色的“messages”数组。例如，如果您正在构建一个提供医疗建议的聊天机器人，您的数据可能包含如下条目：{"messages": [{"role": "system", "content": "You are a doctor..."}, {"role": "user", "content": "What are flu symptoms?"}, {"role": "assistant", "content": "Common symptoms include..."}]}。使用 OpenAI CLI 通过 openai tools fine_tunes.prepare_data -f your_data.jsonl 命令验证数据，该命令会检查格式错误并提出修改建议。将数据集拆分为训练文件和验证文件，以便在训练期间评估性能。
接下来，使用 CLI 或 API 创建微调任务。例如，运行 openai api fine_tunes.create -t prepared_data.jsonl -m davinci --suffix "medical_chat_v1" 来开始训练一个基础模型，如 davinci。API 将返回一个任务 ID 用于跟踪进度。您可以根据数据集大小调整超参数，例如 n_epochs（训练迭代次数）或 batch_size，尽管 OpenAI 的默认设置通常效果不错。训练完成后，您将收到电子邮件通知和一个模型 ID（例如，davinci:ft-your-org-2023-07-01-12-34-56）。使用 API 的 completion endpoint 测试模型，在请求中传入模型 ID。例如，在 Python 中：openai.ChatCompletion.create(model="your-model-id", messages=[...])。
最后，根据性能进行迭代优化。如果模型在处理特定查询时遇到困难，向数据集中添加更多示例并重新训练。监控成本，因为微调的训练和使用都会产生费用。例如，使用 davinci 训练 100,000 个 token 大约花费 $0.12，并且每次 API 调用都会根据输入/输出长度使用 token。保持训练数据有针对性且高质量，以避免过拟合或生成不相关的响应。遵循这些步骤，您可以创建一个符合您应用需求的定制模型。