要针对实体识别微调 OpenAI 模型，首先要准备一个带标签的数据集，并使用 OpenAI 的 API 来调整模型以适应您的特定任务。 实体识别包括识别和分类句子中的特定文本片段（如姓名、日期或地点）。 可以使用自定义数据集微调 OpenAI 的模型（如 GPT-3.5 或 GPT-4），以提高它们在您的特定领域数据中检测这些实体的能力。 该过程包括格式化您的数据、通过 API 调用训练模型，并根据性能进行迭代。
首先，创建一个包含带标签实体的文本示例数据集。 每个示例应包括原始文本（输入）和您希望模型识别的实体（输出）。 例如，如果您要构建一个医疗实体识别器，则样本输入可能是“患者报告胸痛和头晕”，输出突出显示“胸痛”和“头晕”作为症状。 以 JSONL（JSON Lines）格式格式化您的数据，其中每行都是一个 JSON 对象，包含“提示”（输入文本）和“完成”（所需的输出）。 确保标签一致 - 例如，始终对医学术语使用“症状” - 并将您的数据拆分为训练集和验证集，以评估调整期间的性能。
接下来，使用 OpenAI 的微调 API 来训练模型。 使用 OpenAI CLI 或 Python 库上传您的数据集，然后通过指定基本模型（如 davinci 或 babbage) 和您的训练文件来运行微调作业。 例如，CLI 命令可能如下所示 openai api fine_tunes.create -t train.jsonl -m davinci --n_epochs 4。 调整超参数，例如 epoch 数（完整遍历数据集的次数）或学习率乘数，以平衡训练速度和准确性。 训练后，使用验证集测试模型，以测量诸如精确度（正确识别的实体）和召回率（模型错过的实体）之类的指标。 例如，如果模型无法识别“疲劳”作为症状，则您可以向数据集中添加更多该术语的示例并重新训练。
最后，将微调后的模型部署到您的应用程序中。 使用 OpenAI 的 API 发送文本提示并解析模型的完成情况以查找实体。 例如，对 API 的查询可能会返回一个结构化的 JSON 对象，其中列出了实体及其类型。 监控生产中的性能并收集更多数据以随着时间的推移改进模型。 如果您注意到模型在与技术相关的上下文中将“Apple”（公司）与“apple”（水果）混淆，请添加更多带注释的示例以澄清区别。 微调需要迭代——从一个小数据集开始，验证结果，然后逐步扩展以确保模型有效地适应您的特定用例。