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Key Points of the GPT Fine-Tuning Guide
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了微调OpenAI API的指南，包括使用场景、训练数据、API管理和调用、超参数调整等。推荐先尝试其他操作，如prompt engineering、prompt chaining和function calling。微调后的模型可以优化结果、降低成本或降低延迟。调整数据量和超参数可以提高微调效果。
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关键要点
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在决定微调前，建议先尝试其他操作，如prompt engineering、prompt chaining和function calling。
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微调可以优化结果、降低成本或降低延迟。
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准备训练数据时，应创建多样化的示例对话，类似于生产环境中的对话。
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建议使用50个精心构造的样本进行微调，观察效果。
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API提供了管理微调任务和调用微调模型的接口。
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评估模型效果时，可以考虑OpenAI evals框架。
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优化数据质量时，需关注样本的多样性和一致性。
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调整数据量时，少量优质数据通常比大量低质数据更有效。
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调整超参数时，建议初始训练不指定轮数，根据观察结果进行调整。
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可微调的模型包括gpt-3.5-turbo-0613、babbage-002和davinci-002。
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训练后调用的价格是8倍，需估算成本。
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正面案例显示微调可以显著提升模型效果，负面案例则强调数据构造的重要性。
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