Fine-Tuning
Fine-Tuning是什么？有什么用途？官方解释：
Fine-Tuning相比普通的prompts，拥有更高的响应质量。它能够在更多专业场景下进行训练，而不仅仅局限于简单的非专业对话场景。相较于普通prompts，Fine-Tuning使用的关键字更为精简，请求速度也更快。
怎么操作？官方指南：
- 准备数据集： 你需要准备好用于训练的数据。
- 训练Fine-Tuned模型： 进行新的Fine-Tuned模型的训练。
- 使用你的Fine-Tuned模型： 将训练好的Fine-Tuned模型应用到实际场景中。
需要注意的是，Fine-Tuning是一项收费服务。关于Fine-Tuned模型的训练和使用费用，可以参考定价页面获取更多信息。
安装步骤：
确保你的Python版本至少为3.0，然后使用以下命令安装OpenAI的Python包：
pip install --upgrade openai
数据格式要求：
你的训练数据必须采用JSON格式。每个completion JSON对象至少应包含一个完整的训练单元。为了与网络通信，它应具有以下格式：
{"prompt": "<提示文本>", "completion": "<理想生成文本>"}
{"prompt": "<提示文本>", "completion": "<理想生成文本>"}
{"prompt": "<提示文本>", "completion": "<理想生成文本>"}
...
关于数据集的要求：
- 每个最小语句单元必须有一个固定的分隔符，用于指示当前语句的结束。这通常可以使用一个简单的字符分割，例如\n\n###\n\n。请注意，这个分隔符不能在任何正常的训练语句中出现。
- 由于OpenAI使用训练语句的起始符，每个完整的训练语句必须以一个空格开始。
- 每个完整的训练语句必须有一个固定的结束符，可以是\n、###或其他不会出现在训练语句中的字符。
- 最小语句单元应该包含与训练数据集相同的分隔符，并指示相同的停止序列，以便合理地分割训练语句。
简单来说，最小语句单元就像你提到的“你吃饭了吗？”一样。一个完整的场景对话是一个完整的训练语句。整个训练数据集包含许多这样的训练语句。
如果你觉得官方提供的工具太繁琐，你也可以自己实现JSON格式的转换。实际上，自行编写转换逻辑与使用官方工具的逻辑相似。
希望这些信息能帮到你！如果有任何问题，随时问我。
