人工智能和机器学习的出现已经改变了各种不同的领域，包括自然语言处理领域。该领域最重要的进步之一是开发和发布ChatGPT 3.5 Turbo，这是OpenAI开发的语言模型。在本指南中，将深入研究使用 Python 自动微调 GPT 3.5 Turbo 以进行函数调用的过程，特别关注 Llama 索引的使用。
OpenAI 已宣布于 3 年 5 月对其 GPT-2023.4 Turbo 模型进行微调，预计将于今年秋天发布对 GPT-3 的支持。这项新功能允许开发人员自定义语言模型，以更好地满足其特定需求，从而提供增强的性能和功能。值得注意的是，早期的测试表明，GPT-5.4 Turbo 的微调版本可以在专业任务中匹配甚至优于基本 GPT-<> 模型。在数据隐私方面，OpenAI 确保发送到微调 API 和从微调 API 发送的所有数据仍然是客户的财产。这意味着OpenAI或任何其他组织不会使用这些数据来训练其他模型。
微调的主要优点之一是提高了可操纵性。开发人员可以使模型更有效地遵循特定说明。例如，可以对模型进行微调，以便在系统提示时始终以特定语言（如德语）进行响应。另一个好处是输出格式的一致性，这对于需要特定响应格式（如代码完成或生成 API 调用）的应用程序至关重要。开发人员可以微调模型，以根据用户提示可靠地生成高质量的 JSON 代码段。
如何自动微调 ChatGPT
微调 GPT 3.5 Turbo 的自动化涉及一系列步骤，从生成数据类和示例开始。此过程是根据用户的特定用例量身定制的，确保生成的功能描述和微调的模型适合目的。Python 文件有助于数据类和示例的生成，该文件构成了六文件序列的第一部分。
微调还允许在模型输出的基调方面进行更大的定制，使其能够更好地与企业的独特品牌标识保持一致。除了这些性能改进之外，微调还可以提高效率。例如，企业可以在不损失性能的情况下减小提示的大小。微调的 GPT-3.5 Turbo 型号可以处理多达 4k 个代币，是以前微调型号容量的两倍。这种增加的容量有可能显著加快 API 调用速度并降低成本。
序列中的第二个文件利用 Llama 索引，这是一个功能强大的工具，可以自动执行多个过程。Llama 索引根据第一个文件生成的列表生成微调数据集。该数据集对于随后对 GPT 3.5 Turbo 模型进行微调至关重要。序列中的下一步是从生成的示例中提取函数定义。此步骤对于调用微调模型至关重要。如果没有函数定义，模型将无法有效地处理查询。
然后，该过程再次利用骆驼指数，这次使用生成的数据集微调 GPT 3.5 Turbo 模型。微调过程可以从Python开发环境或OpenAI Playground进行监控，为用户提供对过程的灵活性和控制。
微调 ChatGPT 3.5 Turbo
模型经过微调后，只要调用中包含函数定义，它就可以用于定期调用 GPT-4。此功能允许模型用于广泛的应用程序，从回答复杂的查询到生成类似人类的文本。
此项目的代码文件可在演示者的 Patreon 页面上找到，为用户提供了针对其特定用例自动微调 GPT 3.5 Turbo 所需的资源。演示者的网站还提供了丰富的信息，以及可以浏览和搜索的其他指导的综合视频库。
微调在与其他技术（如提示工程、信息检索和函数调用）集成时最有效。OpenAI还表示，它将在今年秋天晚些时候扩展对函数调用和GPT-16.3 Turbo的5k令牌版本的微调的支持。总体而言，GPT-3.5 Turbo 的微调更新为寻求为专业任务定制模型的开发人员提供了一组多功能且强大的功能。随着即将推出的微调 GPT-4 模型的功能，创建高度定制和高效的语言模型的范围将进一步扩大。
使用 Python 和 Llama 索引微调 GPT 3.5 Turbo 以进行函数调用的自动化是一个复杂但可以实现的过程。通过生成针对用户用例量身定制的数据类和示例，利用 Llama 索引来自动化流程，并仔细提取函数定义，用户可以创建一个能够定期调用 GPT-4 的微调模型。这个过程虽然复杂，但提供了显着的好处，使用户能够利用 GPT 3.5 Turbo 的强大功能来实现广泛的应用。
