GPT-3.5 Turbo支持微調了，打造專(zhuān)屬ChatGPT，但價(jià)格小貴

OpenAI：對 GPT-4 的微調也將于秋季到來(lái)。

今天，OpenAI 又迎來(lái)了一次新的產(chǎn)品升級。

現在企業(yè)客戶(hù)終于可以對 GPT-3.5 Turbo 進(jìn)行微調了。這樣一來(lái)，開(kāi)發(fā)人員能夠得到在自己的用例上表現更好的自定義模型，并大規模地運行這些模型。

至于實(shí)際效果，早期測試已經(jīng)證明，GPT-3.5 Turbo 微調版本的能力在一些小范圍任務(wù)上可以媲美甚至超越基礎 GPT-4 模型。

OpenAI 表示，此次微調 API 的傳入和傳出數據完全歸客戶(hù)所有，它自己或任何其他機構都不能使用這些數據來(lái)訓練其他模型。這一做法保證了客戶(hù)數據的安全性和隱私性。

對于 GPT-3.5 Turbo 支持微調功能，英偉達 AI 科學(xué)家 Jim Fan 表示，這是 OpenAI 自 APP Store 之后最重要的產(chǎn)品升級。

微調后性能更強、提示更短、速度更快

自 GPT-3.5 Turbo 推出以來(lái)，開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)一直要求可以自定義該模型，以此創(chuàng )建獨特和差異化的用戶(hù)體驗。

隨著(zhù) OpenAI 宣布支持微調功能，開(kāi)發(fā)人員現在可以運行監督微調，使得 GPT-3.5 Turbo 在一些常見(jiàn)用例上輸出更好的結果。

首先增強了可控性。微調后的模型可以更好地遵循指令，比如輸出簡(jiǎn)潔或者使用給定語(yǔ)言進(jìn)行響應。舉個(gè)例子，開(kāi)發(fā)人員可以利用微調保證在提示使用德語(yǔ)時(shí)，始終以德語(yǔ)進(jìn)行回答。

其次保證可靠的輸出格式。微調提升了模型輸出一致性格式的能力，這對于代碼補全或生成 API 調用等要求特定響應格式的應用來(lái)說(shuō)很重要。開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)微調更可靠地將用戶(hù)提示轉換為高質(zhì)量的 JSON 代碼片段，以供自己的系統使用。

最后是自定義語(yǔ)氣。微調是「磨煉」模型輸出語(yǔ)氣的好方法，以此更適合企業(yè)品牌聲音。擁有知名品牌聲音的企業(yè)可以通過(guò)微調，讓模型輸出與自身調性更加一致。

除了性能更強，微調后的 GPT-3.5 Turbo 模型可以在縮短提示的同時(shí)保證性能不會(huì )大變。此外微調后可以處理 4k token，這是 OpenAI 以往微調模型的兩倍。早期測試人員在對模型指令進(jìn)行微調時(shí)， 提示大小最高可以縮短 90%，從而加快了每個(gè) API 調用的速度，減少了成本。

當與提示工程、信息檢索和函數調用等其他技術(shù)結合使用時(shí)，微調將變成超級強大的工具。OpenAI 還表示，今天秋季還將支持對函數調用和 gpt-3.5-turbo-16k 的微調。

微調一般分為四步完成：準備數據、上傳文件、創(chuàng )建一個(gè)微調任務(wù)和使用一個(gè)微調模型。

安全性也非常重要。為了在微調過(guò)程中保證默認模型的安全性，微調訓練數據通過(guò)了 OpenAI 的審核 API 和 GPT-4 支持的審核系統，從而檢測出與其安全標準相沖突的不安全訓練數據。

價(jià)格有點(diǎn)貴

GPT-3.5 Turbo 的微調成本分為兩部分，包括初始訓練成本和使用成本。其中：

訓練階段：1K Tokens 要 0.008 美元

使用輸入：1K Tokens 要 0.012 美元

使用輸出：1K Tokens 要 0.016 美元

舉個(gè)例子，如果要對 10 萬(wàn) tokens 的訓練文件進(jìn)行微調，并訓練 3 個(gè) epochs，則預計成本為 2.40 美元。

對此，有人表示，價(jià)格有點(diǎn)小貴，是基礎 GPT-3.5 模型的 4 倍了。

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