为 OpenAI 模型预处理数据包括三个关键步骤：清理数据、适当构建数据以及为 API 兼容性格式化数据。首先，确保您的数据没有噪音、错误或不相关的信息。例如，如果您正在处理文本，请删除重复条目、更正拼写错误或过滤掉敏感信息，例如个人身份数据。如果使用数值数据，请通过估算平均值或删除不完整的记录来处理缺失值。目的是为模型提供清晰、一致的输入，以提高准确性并减少推理过程中的混淆。
接下来，构建数据以符合模型的要求。对于像 GPT 这样的基于文本的模型，这可能涉及将长文档分解为更小的块以适应 token 限制（例如，GPT-4 为 4,096 个 token）。例如，一篇 10,000 字的文章可以分成 500-1,000 字的章节。如果使用嵌入，请确保输入在语义上有意义——例如按主题分隔段落。对于微调，将数据组织成提示-完成对，例如将客户服务交互格式化为“用户查询”和“代理响应”条目。正确的结构有助于模型识别模式并生成相关的输出。
最后，按照 OpenAI 的 API 规范格式化数据。大多数端点需要具有特定键的 JSON 输入——例如，聊天完成 API 使用一个 messages 数组，其中包含 role（例如，“用户”）和 content（实际文本）。验证数据类型：文本使用字符串，嵌入使用数值。测试边缘情况，例如通过确保正确的 UTF-8 编码来处理特殊字符或表情符号。如果使用批量处理，请验证输入数组是否正确嵌套。像 Python 的 json 库或验证脚本这样的工具可以自动执行检查。通过执行这些步骤，您可以最大限度地减少 API 错误并确保模型有效地处理您的数据。