自動微調GPT 3.5 Turbo教學

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自動微調GPT 3.5 Turbo教學

目錄

  • 🤖 自動微調 GPT 3.5 Turbo 教學
    1. 使用 Class List Generator 創建數據類和列表
    1. 生成微調數據集
    1. 獲取函數定義
    1. 開始微調模型
    1. 結論

🤖 自動微調 GPT 3.5 Turbo 教學

大家好!我非常興奮地要與大家分享這個視頻,我將展示如何自動化幾乎所有關於 GPT 3.5 Turbo 的微調工作。我們將自動生成所有所需的數據類和範例,您只需要根據自己的用例修改模板。這樣,您將獲得帶有自動生成的函數描述的模型,可以在其中提出查詢。

在此教學中,我們將遵循以下步驟(表格以及每一步的細節說明):

1. 使用 Class List Generator 創建數據類和列表

1.1. 集成 GPT 3.5 Turbo 和 Llama Index

1.2. 創建 Class List Generator

1.3. 自動生成數據類和列表

2. 生成微調數據集

2.1. 使用生成的列表生成微調數據集

3. 獲取函數定義

3.1. 從 GPT 3.5 Turbo 獲取函數定義

3.2. 將函數定義寫入文件

4. 開始微調模型

4.1. 配置微調引擎

4.2. 開始微調過程

5. 結論

現在,讓我們開始逐步進行這個教學,並詳細介紹每個步驟。這是非常令人興奮的,因為它將節省您大量的時間和工作量,讓我們開始吧!


1. 使用 Class List Generator 創建數據類和列表

在這一步中,我們將介紹如何使用 Class List Generator 自動創建我們所需的數據類和範例列表。首先,我們將集成 GPT 3.5 Turbo 和 Llama Index,然後創建 Class List Generator,最後使用它來自動生成數據類和範例列表。這將大大簡化我們的工作流程,使我們能夠快速創建所需的數據類。

2. 生成微調數據集

在這一步中,我們將使用先前生成的列表來生成我們的微調數據集。我們將通過 GPT 3.5 Turbo 來生成數據集的示例。這一步非常簡單,只需要使用生成的列表來創建一個包含所需數量範例的數據集。

3. 獲取函數定義

在這一步中,我們將從 GPT 3.5 Turbo 獲取函數定義。這將為我們的微調模型提供必要的函數定義,以更好地處理相關問題。我們將使用這些函數定義來進行模型的調用和查詢。

4. 開始微調模型

在這一步中,我們將開始進行模型的微調。我們將使用 Llama Index 作為開放區域的微調引擎來進行微調。這將幫助我們將模型訓練到更好的性能,以更好地處理我們的問題。

5. 結論

在本文中,我們詳細介紹了如何自動微調 GPT 3.5 Turbo。通過自動化這些繁瑣的工作流程,我們能夠節省大量的時間並獲得更好的結果。我們希望這個教學對您有所幫助,並使您能夠更有效地使用 GPT 3.5 Turbo。如果您有任何問題,請隨時聯繫我們。謝謝!

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