要为情感分析微调 GPT-3，您需要标记数据、访问 OpenAI 的 API，以及清楚了解如何构建训练示例。首先准备一个数据集，其中每个条目包含一个文本样本（例如，产品评论或推文）及其对应的情感标签（例如，“正面”、“中性”或“负面”）。将您的数据格式化为 JSONL 文件，其中每一行都是一个具有“prompt”（输入文本）和“completion”（情感标签）的 JSON 对象。例如： {"prompt": "This movie was amazing!", "completion": "positive"}。目标是至少几百个示例，尽管更大的数据集（1,000 多个条目）通常会产生更好的结果。确保您的示例涵盖不同的措辞和边缘情况，以提高模型的稳健性。
接下来，使用 OpenAI 的微调 API 来训练模型。安装 OpenAI CLI 并运行 openai api fine_tunes.create 以及您的数据集文件。指定诸如基础模型（davinci、curie 等）、批量大小和学习率等参数。例如：openai api fine_tunes.create -t sentiment_train.jsonl -m davinci --n_epochs 4 --batch_size 8。API 将训练一个自定义模型并返回一个唯一的标识符。在训练期间，使用提供的日志监控进度。完成后，通过发送带有新文本输入的 API 请求来测试模型。例如，使用 Python：response = openai.Completion.create(model="YOUR_MODEL_ID", prompt="The service was terrible.") 并检查输出是否与预期的情感相匹配。
最后，评估性能并迭代。在验证集上测试模型以测量准确性。如果结果不一致，请添加更多训练示例或调整超参数。例如，如果模型在反讽方面遇到困难（例如，将“Great, another traffic jam!”标记为正面），请在数据集中包含类似的案例。通过应用程序中的 API 调用部署微调后的模型，并设置监控以跟踪真实世界的性能。这种方法允许 GPT-3 专门用于情感分析，同时保留其语言理解能力。