在 OpenAI 模型中，微调是指采用 GPT-3.5 或 GPT-4 等预训练模型，并在更小的、专门的数据集上进一步训练它，以使其适应特定的任务或领域的过程。基础模型已经在大量通用文本数据上进行了训练，而微调允许开发者针对更狭窄的用例优化模型的行为。这涉及到调整模型的内部参数，使其更好地与目标应用的模式和要求对齐，从而提高在需要专门知识或一致输出格式的任务上的性能。
该过程始于开发者准备一个与所需任务相关的带标签示例数据集。每个示例通常包括一个输入（例如，用户查询）和一个期望的输出（例如，响应或操作）。例如，可以通过训练模型处理按“账单”或“技术问题”等类别标记的历史工单，来对模型进行微调以分类客户支持工单。OpenAI 的微调 API 然后使用此数据集，通过额外的训练步骤更新模型的权重。与依赖于精心设计的输入指令来指导模型的提示工程不同，微调会修改模型本身，使其能够内化任务特定的模式。这减少了冗长的提示需求，并提高了重复或复杂工作流程的可靠性。
微调带来了实际的好处，例如在小众任务上获得更高的准确性和更一致的输出格式。例如，法律科技应用可以微调一个模型，使用带注释法律文件示例来提取合同中的条款。然而，这需要仔细规划：训练数据必须是高质量的，并且具有代表性，能够反映现实世界的场景，以避免偏见或过拟合。开发者还需要权衡计算成本，因为微调涉及额外的训练时间和资源。OpenAI 通过提供工具来上传数据集并通过其 API 管理训练作业，从而简化了这一过程，但成功取决于清晰的问题定义和数据准备。如果做得好，微调可以弥合通用 AI 和定制解决方案之间的差距。