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多年來，人工智能以各種形式盛行——從Alexa等虛擬助手到客戶服務聊天機器人——但隨著ChatGPT的推出，人工智能迎來了關鍵時刻。這款人工智能應用程序不僅吸引了數百萬人的想象力，還成為我們今天正在經歷的人工智能革命的催化劑。最近的估計顯示，ChatGPT 的用戶群超過 1.8 億，它不僅是最受歡迎的人工智能應用程序，而且是全球使用最廣泛的應用程序之一。它還獲得了歷史上增長最快的消費者應用程序的稱號。
盡管 ChatGPT 具有非凡的功能，或者更具體地說是 GPT（為其提供支持的生成式預訓練 Transformer 模型）仍具有某些局限性，尤其是在商業環境中應用時。
了解 GPT 在商業應用中的局限性
GPT 的第一個限制是缺乏專業知識。正如預期的那樣，一個在龐大但通用的數據上訓練的模型不可能知道一切，尤其是考慮到人類知識的快速擴展。此外，GPT 的知識是靜態的，當訓練結束時就會終止。例如，最新的 GPT-4-o 模型的知識庫在 2023 年 10 月結束。
另一個重大限制涉及專有或機密數據的使用。GPT 可能無法完全理解組織的獨特數據格式或用戶特定請求，從而導致專業任務的效果不佳。此外，還有數據隱私方面的擔憂。OpenAI 利用輸入 GPT 的數據來訓練未來的模型，這意味著使用敏感數據的組織可能會無意中共享機密信息，從而可能違反數據隱私法規。
盡管如此，生成式 AI 的變革潛力（提高生產力和成本效率）已促使組織尋求將 GPT 等 LLM 集成到其專業工作流程中并安全地整合專有數據的方法。這就是微調發揮作用的地方。
微調：根據您的特定需求定制 GPT
微調是采用預先訓練好的語言模型，并在針對特定任務或知識領域的專用數據集上進一步訓練它的過程。初始預訓練階段涉及向模型提供來自不同來源的大量非結構化數據。相比之下，微調利用針對目標領域或任務的較小、更精心策劃和標記的數據集。
在本指南中，我們將引導您逐步了解針對對話數據微調 GPT 的過程。這包括訪問 OpenAI 的界面、上傳適當的數據集、選擇正確的模型、對其進行微調、監控進度以及進行必要的調整。
步驟 1：設置開發環境
首先，您需要安裝 OpenAI SDK 來設置開發環境。我們將在本指南中使用 Python SDK 作為示例，但它也可以在 Node.js 和 .NET 中使用。此外，您還需要安裝python-dotenv來管理環境變量。
pip install openai python-dotenv
# For Python 3 and above
pip3 install openai python-dotenv
接下來，導入 OpenAI 類并創建一個客戶端對象來與 OpenAI 接口交互，該接口充當各種 API 調用的包裝器。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'],
)
要訪問 OpenAI 的 API，您需要一個 API 密鑰，該密鑰可通過在 OpenAI 開發者平臺上注冊獲得。API 密鑰安全地存儲在一個.env文件中，可以使用os模塊訪問該文件，如上所示。
第 2 步：選擇正確的模型進行微調
設置好環境后，下一步是選擇要微調的模型。OpenAI 目前提供了幾種微調模型：
davinci-002
babbage-002
GPT-4-o-mini-2024-07-18
GPT-3.5-turbo
在研究OpenAI 的定價時，您會注意到，盡管最新模型 GPT-4-o-mini 是上下文長度最長的最新模型，但價格相對便宜，僅次于 babbage-002。成本較低的原因是 GPT-4-o-mini 是 GPT 的縮小版，參數更少，從而降低了計算需求。相比之下，GPT-3.5-turbo 和 davinci-002 是更大的模型，具有更多參數和更復雜的架構，這反映在它們更高的訓練成本上。最終，您選擇的模型應該符合您的特定對話需求和預算限制。
步驟 3：準備微調數據集
選擇模型后，下一個關鍵步驟是準備微調數據。在本指南中，我們將使用My_Custom_Conversational_DataHuggingFace 上提供的數據集，這是一個強大的 AI 開發資源平臺，包括數據集。
該數據集非常適合我們的微調場景，因為它包含廣泛的對話數據，并且格式化為符合 OpenAI 的聊天完成 API 所需的結構 - 提示完成對，如下所示：
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
此外，該數據集已分為訓練和評估子集，省去了我們手動拆分的任務。這種劃分對于確保模型在微調和評估期間接觸不同的數據至關重要，這有助于防止過度擬合（即模型無法推廣到新的、未見過的數據）。
要下載數據集，請使用以下命令從 HuggingFace 克隆其存儲庫：
git clone https://huggingface.co/datasets/Unified-Language-Model-Alignment/Anthropic_HH_Golden
步驟 4：上傳數據集進行微調
準備好數據集后，下一步是使用OpenAI 的文件 API上傳它們。下面是如何上傳訓練和評估數據集的示例，創建將在微調過程中使用的文件對象。
training_dataset = client.files.create(
file=open("training.jsonl", "rb"),
purpose="fine-tune"
)
evaluation_dataset = client.files.create(
file=open("evaluation.jsonl", "rb"),
purpose="fine-tune"
)
上傳成功后，返回的文件對象將包含一個id唯一標識該文件的屬性。
步驟 5：啟動微調過程
上傳數據集后，就可以使用微調 API 創建微調作業了。所需的主要參數是模型名稱和訓練文件的id。如果您還上傳了評估數據集，則可以將其包含在微調作業中，如下所示：
ft_job = client.fine_tuning.jobs.create(
model="model_name",
training_file=training_dataset.id,
validation_file=evaluation_dataset.id,
)
您還可以指定超參數，例如 epoch 數、批處理大小和學習率乘數。但是，建議允許 OpenAI 的 API 根據您首次運行的數據集大小自動配置這些設置。如果您希望手動設置這些參數，您的代碼將如下所示：
ft_job = client.fine_tuning.jobs.create(
model="model_name",
training_file=training_dataset.id,
validation_file=evaluation_dataset.id,
hyperparameters={
"n_epochs": 5,
"batch_size": 16,
"learning_rate_multiplier": 0.2
}
)
一旦啟動，微調作業將返回一個包含 的作業對象id，這對于跟蹤作業的進度至關重要。完成后，您將收到一封電子郵件通知，但所需時間將根據模型和數據集大小而有所不同。
步驟 6：監控微調過程
在微調過程中，您可以通過列出與您的作業相關的事件來監控狀態。OpenAI 提供了幾個訓練指標：
訓練損失：衡量模型預測值與訓練數據中的實際值之間的差異。損失越低，表示性能越好。
訓練 token 準確率：訓練期間預測正確的 token 的百分比。
驗證損失：評估模型在未見數據上的性能，表明其泛化能力。
驗證令牌準確度：評估數據集上令牌預測的準確度。
您可以使用以下代碼檢索這些指標：
client.fine_tuning.jobs.list_events(
fine_tuning_job_id=ft_job.id,
limit=5
)
步驟 7：訪問和使用微調模型
微調作業完成后，可能需要一些時間才能完全訪問模型。如果模型無法立即使用，則可能仍在加載中。您可以使用其作業檢索微調后的模型id：
ft_retrieve = client.fine_tuning.jobs.retrieve(ft_job.id)
print(ft_retrieve)
該fine_tuned_model屬性現在將包含您定制的模型的名稱，并且該status屬性應該指示成功。
您現在可以通過在 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4-o-mini 的聊天完成 API 中指定它或通過使用 babbage-002 或 davinci-002 的舊式完成 API 來使用此微調模型：
completion = client.chat.completions.create(
model="your fine-tuned model",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the 2024 World Series?"}
]
)
步驟 8：使用專有數據進行微調：確保隱私和安全
如果您使用專有或機密數據進行微調，則必須采取措施保護這些數據，因為 OpenAI 可能會使用它來訓練未來的模型。降低這種風險的一種方法是使用 OpenAI 的非訓練端點：
completion = client.chat.completions.create(
model="your fine-tuned model",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the 2024 World Series?"}
],
do_not_train=True
)
另一個有效的策略是采用data on-premises開源開發人員的解決方案，從而實現對數據處理管道的完全控制。
增強你的微調模型
在測試微調模型后，您可能會發現其性能不太符合您的期望，或者不如您所希望的那樣一致。在這種情況下，是時候完善和增強您的模型了。OpenAI 提供了幾種方法來幫助您改進微調模型，重點關注三個關鍵領域：
1. 質量：增強微調數據
確保格式正確：仔細檢查所有數據點的格式是否正確。結構正確的數據對于模型的學習過程至關重要。
解決弱點：如果您的模型在特定提示上遇到困難，請整合數據點來展示模型應如何應對這些場景。這種有針對性的方法可以顯著提高性能。
多樣化數據集：確保您的數據集包含各種各樣的示例，這些示例可以準確反映您的模型可能遇到的各種提示和響應。多樣化的數據集有助于模型在不同場景中更好地泛化。
2. 數量：擴大數據集
復雜任務處理：任務越復雜，所需的數據集就越大。增加數據集大小有助于模型處理更廣泛的情況。
邊緣案例包含：通過擴展數據集，您更有可能包含非常規數據點或邊緣案例。這有助于模型更有效地學習概括，增強其處理意外輸入的能力。
防止過度擬合：更大的數據集也可以減輕過度擬合，因為模型有更多不同的數據可供學習，確保它捕捉到真正的底層關系，而不僅僅是記住正確的響應。
3.超參數：微調訓練過程
調整微調作業的超參數是另一個關鍵步驟。以下是如何有效地調整它們：
歷元數：
如果出現以下情況則增加：模型在訓練和驗證數據上的表現均不佳（欠擬合），或者模型的損失正在減少但尚未穩定（收斂緩慢）。
如果：模型在訓練數據上表現良好，但在評估數據上表現不佳（過度擬合），或者在初始改進后損失增加（早期收斂），則減少。
學習率乘數：
如果模型收斂緩慢或者您正在處理特別大的數據集，則增加。
如果模型的損失出現大幅波動（振蕩）或出現過度擬合的跡象，則減少。
批次大小：
如果出現以下情況則增加：模型微調成功，允許使用更大的批量來加快進程，或者損失正在波動。
如果：模型收斂得不太好，則減少，因為較小的批次可以幫助模型更徹底地學習數據，或者盡管進行了其他調整，過度擬合仍然存在。
結論：微調之旅
微調是一個復雜但強大的過程，如果操作正確，可以顯著提高生成式AI應用程序的效率。我們鼓勵您通過進一步的實驗來加深您的理解和技能。這可能涉及調整不同的超參數、試驗各種數據集或嘗試 OpenAI 提供的不同模型。
