针对特定用例，训练 OpenAI 模型的最佳方法是**通过使用领域特定数据微调预训练模型**。 微调允许您通过在较小的目标数据集上训练通用模型（如 GPT-3.5 或 GPT-4）来使其适应执行专门任务。 这种方法很有效，因为它建立在模型现有知识的基础上，同时根据您的需求定制其行为。 例如，如果您要构建客户支持聊天机器人，您将在历史支持对话、产品文档和常见查询上微调模型，以提高其在该环境中的准确性。 关键步骤包括准备高质量的训练数据、配置超参数和验证性能。
首先，整理一个与模型将处理的场景密切匹配的数据集。 数据应干净、结构良好，并代表真实世界的输入和输出。 例如，如果训练一个模型来对技术支持单进行分类，则您的数据集可能包括用户消息和相应类别（例如，“账单”、“登录问题”）的对。 OpenAI 的微调 API 需要 JSONL 格式的数据，其中每行都是一个提示-完成对。 您还需要将数据拆分为训练集和验证集，以监控过度拟合。 超参数（如 n_epochs（训练周期数）和 learning_rate_multiplier（调整模型适应速度））可以通过实验进行调整——从 OpenAI 推荐的默认值开始，并根据验证损失进行迭代。
微调后，严格评估模型。 针对未见过的数据和特定于您的用例的边缘情况对其进行测试。 例如，如果该模型旨在从自然语言生成 SQL 查询，请检查它是否正确处理复杂的连接或不常见的表名。 您还可以将微调与提示工程相结合——在提示本身中添加指令或示例——以进一步指导输出。 对于持续维护，定期使用新数据重新训练模型，以使其与不断变化的需求保持一致。 OpenAI API 和 openai-evals 等库等工具可以帮助自动化测试和基准测试。 通过专注于数据质量、迭代测试和清晰的任务定义，您可以创建一个可靠地执行专门任务的模型，而无需从头开始。