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微调GPT-4o
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过少量代码在旧笔记本上提升GPT-4o在法律文本分类中的表现。首先需优化提示语，若无效可尝试函数调用或RAG管道。最后，若需特定风格和准确性，可对GPT-4进行微调。教程包括数据集准备、API设置、模型微调及访问微调模型的步骤。
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关键要点
- 通过少量代码在旧笔记本上提升GPT-4o在法律文本分类中的表现。
- 优化提示语以改善输出，若无效可尝试函数调用或RAG管道。
- 微调GPT-4o是最后的选择，适用于特定风格和准确性的需求。
- 教程包括数据集准备、API设置、模型微调及访问微调模型的步骤。
- 使用Kaggle的法律文本分类数据集进行微调，需进行数据分析。
- 安装OpenAI Python包并加载API密钥以初始化客户端。
- 创建自定义提示以分类法律文本，并生成单一标签。
- 将数据集打乱并提取200个样本，分为训练集和验证集。
- 将训练和验证集保存为JSONL文件格式。
- 上传处理后的数据集到OpenAI云，以便进行微调。
- 创建微调作业，提供训练和验证文件ID、模型名称及超参数。
- 微调作业完成后，通过电子邮件获取使用微调模型的信息。
- 访问微调模型，检索模型名称并使用聊天完成函数生成响应。
- 微调过程简单，硬件要求低，适合非程序员使用OpenAI仪表板进行操作。
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