ChatGPT：如何利用ChatGPT微调分类任务_国内如何使用chatgpt微调

来源：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning

参考：官网原文，包括了微调的一些原则和技术细节。但是，国内需要网络配置后才能访问，且没有中文版本，对于一些大模型通用的术语，会在第一次出现时给出英文原文，那么我们开始。

前言【科普】

ChatGPT是一种基于预训练语言模型的对话生成技术。它使用了深度学习和自然语言处理技术，可以帮助人们创建自然、流畅的对话系统。下面我们将详细介绍ChatGPT的原理和应用。

1. ChatGPT的原理

ChatGPT基于大规模无监督预训练语言模型GPT（Generative Pre-trained Transformer）开发而来。GPT采用了基于变压器（Transformer）的架构，通过海量文本数据的有监督训练，能够学习到自然语言的词义、上下文相关性等信息，并且具备生成文本的能力。

ChatGPT使用了GPT-2或GPT-3作为预训练模型，但不同于GPT只能生成单向文本，ChatGPT针对对话场景进行微调，使其具备双向文本生成能力，即可以根据用户输入生成响应信息，也可以根据响应信息生成后续对话内容。ChatGPT还可以在多轮对话中保持对话连贯性，避免信息重复和逻辑破绽。

2. ChatGPT的应用

ChatGPT有广泛的应用场景，比如：

（1）客服机器人。ChatGPT可以通过对话理解、情感分析等技术，为企业和用户提供高效、贴心的客户服务，从而减轻人工客服的工作量。

（2）智能助手。ChatGPT可以通过语音识别技术与用户进行自然对话，完成日常生活中的提醒、问答等任务。

（3）教育培训。ChatGPT可以为学生提供个性化的学习方案、答疑解惑等服务，也可以在在线教学场景下辅助老师进行互动授课。

3. ChatGPT的优势及未来展望

相比传统的基于规则、模板的对话系统，ChatGPT具备以下优势：

（1）自适应学习能力。ChatGPT使用预训练模型，但可根据特定场景进行微调，具备快速适应新环境的能力。

（2）自然流畅。ChatGPT生成的文本通顺自然，表达清晰明了，用户体验良好。

（3）大规模部署。ChatGPT可以实现自动话务分配、无缝接入多渠道等功能，支持企业级应用。

未来，ChatGPT还有很大的发展潜力。随着深度学习技术的进一步发展，ChatGPT的精度和效率将得到提升，应用场景也将不断扩大。同时，ChatGPT的安全性和隐私保护也将成为关注的焦点。

一、准备

API秘钥

二、使用大模型 进行 NLP 分类任务的微调示例代码

我们通过调用 classify 函数来进行分类任务，并将输入文本和分类结果输出到控制台中。请注意，在使用 OpenAI API 时需要提供正确的 API 密钥，需要在代码中修改 YOUR_API_KEY 的值为自己的密钥。

import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 定义分类函数



def classify(input_text):
    model_engine = "text-davinci-002"  # 指定模型引擎
    prompt = (f"The following is a text classification task:\n\n{input_text}\n"
              "Classify the above text into one of the following categories:\n"
              "A, B, C")

    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    output_text = response.choices[0].text.strip()
    return output_text

# 调用分类函数
input_text = "这是一段需要分类的文本。"
result = classify(input_text)
print(f"输入文本 '{input_text}' 属于类别 {result}")
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三、参数说明

engine：这是你想要使用的语言模型的 ID。可用的模型包括 GPT-3、GPT-2 等。

prompt：这是你想要作为输入提供给语言模型的文本提示。模型将根据此提示生成续写或完成的文本。

max_tokens：这是你希望模型在响应提示时生成的最大标记数（单词或符号）。它有助于控制生成的文本长度。

n：此参数控制模型应生成的响应或完成的数量。你可以将其设置为 1 到 4 之间的值。
通俗的解释就是：当你设置 n 参数时，它将决定 OpenAI Completion API 返回的生成文本的数量。例如，如果你将 n 设置为 1，则 API 只会返回一个生成的文本。如果你将 n 设置为 3，则 API 将返回三个不同的生成文本。你可以将 n 设置为介于 1 和 4 之间的任何值。

stop：这是一个可选的字符串列表，你可以用它来指定模型何时应停止生成文本。例如，可以使用停止词“###”来表示文档或部分的结尾。

temperature：此参数控制模型输出的“创造性”或随机性。较高的温度值会产生更多随机和多样化的输出，而较低的值则会生成更加保守和可预测的输出。

四、模型的选择

以下是一些可以在中国使用的 OpenAI API 的示例：

GPT-3 模型：目前为止，OpenAI 最先进和最强大的通用语言模型。它可以生成各种类型的文本，包括文章、小说、对话、代码等。在中国，您可以使用 GPT-3 进行各种文本生成任务，例如写作、聊天机器人等。

DALL-E 模型：这是一个专为生成图像而设计的模型，它可以根据文字描述生成各种形状的图像。您可以使用 DALL-E 构建自己的图像生成应用程序。

Codex 模型：这是一种具有编程能力的人工智能模型，可以理解代码并生成新的代码。在中国，您可以使用 Codex 提高您的编码效率和质量。

GPT-2 模型：与 GPT-3 相比，GPT-2 是一种旧的模型，但仍然非常有效。GPT-2 可以用于各种文本生成任务，例如文章、小说、诗歌、对话等等。

GPT-Chinese 模型：这是一种专门针对中文语言的 GPT 模型，特别适用于各种文本生成任务，例如写作、聊天机器人、翻译等。在中国，您可以使用 GPT-Chinese 来构建您自己的中文语言模型。

五、模型选择示例

对于 GPT-3 模型，需要指定以下其中之一：

davinci-codex: 适用于编码相关任务，特别是与 Python 相关的任务。
davinci: 通用的最新模型，可以用于各种文本生成和自然语言处理任务。
curie: 适用于广泛的任务，但比 davinci 模型更侧重于文本生成。
babbage: 适用于广泛的任务，但与 davinci 和 curie 相比，其内部计算资源较少。

因此，如果想要使用 GPT-3 模型，则需要选择其中一个具体的引擎，
例如 davinci-codex 或 davinci。例如，以下是一个使用 davinci 引擎进行文本生成的示例代码：

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
    model_engine = "davinci"
    response = openai.Completion.create(
        engine=model_engine,
        prompt=prompt,
        max_tokens=1024,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )

    return response.choices[0].text.strip()

# 调用生成函数
prompt = "请生成一篇介绍 OpenAI 的文章。"
result = generate_text(prompt)
print(result)
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在上述代码中，我们使用 openai.Completion.create 函数来调用 OpenAI API 进行文本生成任务，同时指定了所使用的模型引擎（即 “davinci” 引擎）以及一些其他参数，例如 max_tokens 和 temperature。最终返回生成的文本结果，并将其输出到控制台中。