用Fine-tuning在Bubble.io中訓練自己的數據,詳細教程
目錄
- 介紹
- 什麼是Fine-tuning
- Fine-tuning流程
- 準備訓練數據集
- 上傳訓練數據集
- 開始Fine-tuning作業
- 檢查Fine-tuning作業結果
- 使用自定義模型生成標題
- 使用標準模型生成標題
- 實例應用與結果展示
使用Fine-tuning生成網誌標題
所有人都想寫出吸引眼球且引起轉發的網誌標題,但這常常是一個具有挑戰性的任務。您可以從GPT的標準模型得到一些標題建議,但這些建議通常相當普通,且不一定能夠引起讀者的興趣。為此,我們可以使用Fine-tuning技術來訓練自定義模型,以生成更有創意和吸引人的網誌標題。接下來,我們將帶您逐步了解Fine-tuning的過程,並使用Fine-tuning生成中文網誌標題的示例。讓我們開始吧!
1. 介紹
在本教程中,我們將構建一個網誌標題生成器。通過這個生成器,您可以根據自己的訓練數據來創建自定義的Fine-tuned模型,然後使用該模型生成基於訓練數據集的網誌標題。讓我們從構建一個標準GPT 3.5模型開始,然後再將其Fine-tune為自定義模型,並生成基於訓練數據集的網誌標題。讓我們開始吧!
2. 什麼是Fine-tuning
Fine-tuning是一種將預訓練模型進一步訓練以適應特定任務的技術。通過Fine-tuning,我們可以向模型提供特定的訓練數據,從而使其更好地適應我們的需求。這種方法比起單純地使用預訓練模型在某個任務上生成結果,能夠提供更高質量的結果,並且更具可控性和可定制性。
3. Fine-tuning流程
Fine-tuning的過程分為以下幾個步驟:
- 準備訓練數據集:收集與主題相關的訓練數據,並將其整理為特定格式。
- 上傳訓練數據集:將訓練數據集上傳到OpenAI API,以便後續的Fine-tuning作業使用。
- 開始Fine-tuning作業:通過API呼叫開始Fine-tuning作業,並等待模型訓練完成。
- 檢查Fine-tuning作業結果:定期檢查Fine-tuning作業的狀態,直到作業完成並獲得Fine-tuned模型的ID。
- 使用自定義模型生成標題:使用經Fine-tuning的自定義模型來生成標題,並將結果顯示給用戶。
- 使用標準模型生成標題:對比使用標準模型和自定義模型生成的標題,看看Fine-tuning是否有所改進。
現在,讓我們一步一步地按照這個流程進行Fine-tuning,並使用Fine-tuned模型生成中文網誌標題。
4. 準備訓練數據集
在進行Fine-tuning之前,我們需要準備一個訓練數據集。這個訓練數據集應包含與我們想要生成的網誌標題相關的範例。我們可以通過從網上搜索相關的文章,從中選取一些具有吸引力的網誌標題作為我們的訓練數據。這些標題可以涵蓋不同的主題,從科學到健康到娛樂等等。
為了方便起見,我們已經為您準備了一些範例標題。這些標題包括:
- 隱藏的食物秘密,這將讓您的皮膚閃閃發亮
- 五個令人驚訝的運動健康益處
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- 保持健康的秘訣:每天幾杯水可以改變一切
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- 壽命增加:平靜心靈的小技巧
- 健康生活的秘訣:一周一個早晨沖涼
- 口腔衛生的重要性:個人衛生習慣指南
- 別再錯過早餐:營養專家分享最佳早餐選擇
- 夢想成真:如何實現自己的目標和夢想
這些僅僅是一些範例,您可以根據自己的需求和興趣來擴充這個列表。確保您的訓練數據集中有足夠的範例來涵蓋各種不同的主題和風格。
準備好訓練數據集後,我們將進行下一步,即將其上傳到OpenAI API,以供Fine-tuning作業使用。
5. 上傳訓練數據集
在進行Fine-tuning之前,我們需要將訓練數據集上傳到OpenAI API。為此,我們將使用API呼叫中的文件上傳功能。
請確保您已設置好OpenAI API的連接,並將其添加到Bubble的API插件中。
完成設置後,我們可以在工作流程中添加一個API呼叫,並使用文件上傳的終端點將我們的訓練數據集上傳到API。
這是我們要使用的API呼叫的配置:
在主要獲取中,我們需要指定我們要上傳的文件。可以在這裡單擊“設置標頭”並添加“Authorization”標頭以進行身份驗證。
準備好配置後,我們可以添加自定義操作並啟動API呼叫。
6. 開始Fine-tuning作業
在上傳訓練數據集之後,我們可以開始Fine-tuning作業。為此,我們需要調用API的“create fine-tuning job”端點。
在工作流程中的API呼叫中,我們將使用以下配置:
我們需要指定我們之前上傳的訓練數據文件的文件ID,這樣API才知道使用哪個文件進行Fine-tuning。
我們可以在此API呼叫之後添加自定義操作,例如更新Fine-tuning作業ID以供後續使用。
7. 檢查Fine-tuning作業結果
進行Fine-tuning作業後,我們需要定期檢查作業的狀態,以確保Fine-tuning已完成。為了做到這一點,我們可以使用API的“retrieve fine-tuning job”端點。
在工作流程中的API呼叫中,我們將使用以下配置:
我們需要將FINE_TUNING_JOB_ID替換為我們獲得的Fine-tuning作業ID。
通過這個API呼叫,我們可以獲得Fine-tuning作業的詳細資訊,包括作業的狀態和Fine-tuned模型的ID。
8. 使用自定義模型生成標題
完成Fine-tuning作業後,我們可以使用我們剛剛創建的Fine-tuned模型來生成網誌標題。
為此,我們可以使用API的“chat completion”端點來進行對話型生成。
在工作流程中的API呼叫中,我們將使用以下配置:
在這個API呼叫中,我們需要指定我們剛剛獲得的Fine-tuned模型的ID作為模型參數。我們還需要提供一個系統提示,指定模型的角色和性格,以及一個用戶提示來指導模型生成標題。
通過這個API呼叫,我們可以獲得Fine-tuned模型生成的標題,並將其顯示給用戶。
9. 使用標準模型生成標題
除了使用Fine-tuned模型,我們還可以使用標準的GPT 3.5模型來生成網誌標題。
為此,我們可以使用與上一步類似的API呼叫,只需將模型參數更改為標準模型即可。
這個API呼叫將返回由標準模型生成的網誌標題,並將其顯示給用戶。
10. 實例應用與結果展示
在我們的演示中,我們使用Fine-tuning模型和標準模型生成了一些網誌標題,並與您分享了生成的結果。
這些結果只是示例,您可以根據自己的培訓數據集和需求獲得不同的結果。
值得注意的是,生成出來的標題可能不總是完美的或符合您的期望,但通過嘗試和調整訓練數據集以及更改模型參數,您可以獲得更好的結果。
希望這個教程能幫助您了解Fine-tuning技術的使用方法並應用於中文網誌標題的生成。祝您成功!