ChatGPT之训练自己的模型

ChatGPT是“⼤⼒出奇迹”的经典表现，⼤模型给ChatGPT带来了惊⼈的智能，但是 要训练这样的⼤模型，可是⼗分烧钱的，根据OpenAI给出的数据，1700亿参数的 Davinci模型从头训练⼀遍，⼤概需要耗时3个⽉，耗资150万美元。那我们普通⼈ 或者⼩公司⾯对这个⾼⻔槛，对⾃定义模型是不是就完全没有希望了呢？其实除了从 头训练⼀个模型，我们还可以选择基于⼀个基础模型进⾏训练，这样，我们可以往⾥ 添加⾃⼰的个性化数据，最终得到⼀个领域增强的个性化模型，这个技术被OpenAI 称为Fine-tuning。 个性化模型有什么⽤？我们知道，OpenAI给的模型（如Davinci、Curie、gpt- 3.5-turbo）都是通⽤化模型，⽽现代社会的⾏业和知识如此之庞⼤，每个领域都有 ⾃⼰细分的专业知识，⽐如，我们知道ChatGPT的⼀个典型应⽤场景就是智能客服， 但同样是客服，保险领域的客服和淘宝店铺的客服需要⾯对的客⼾和需要解答的问题 就完全不⼀样，想要给出更好的答案，我们就需要打磨⾃⼰的个性化模型。 ChatGPT是一个由OpenAI开发的先进人工智能技术，它展示了巨大的智能潜力，特别是在语言理解和生成方面。然而，训练像ChatGPT这样的大型模型涉及到高昂的成本和时间投入。以1700亿参数的Davinci模型为例，完整训练一次可能需要三个月的时间和大约150万美元的费用。这无疑对个人或小型公司构成了较高的门槛。 尽管如此，我们可以通过一个名为Fine-tuning的技术来实现个性化的模型训练。Fine-tuning是指在预训练模型的基础上，利用特定领域的小规模数据进行微调，以适应特定的任务需求。这种方法的核心是调整预训练模型的权重，使其能够更好地处理新的输入和输出任务。通常，Fine-tuning的过程包括以下步骤： 1. **加载预训练模型**：选择一个与目标任务相关的预训练模型，并加载其已训练的权重。 2. **选择任务数据集**：收集与特定任务相关的一系列数据。 3. **模型微调**：将数据集输入模型，通过优化损失函数来调整模型权重。这一过程可能需要在训练集和验证集之间反复迭代，以防止过拟合。 4. **测试模型性能**：在独立的测试集上评估微调后模型的表现。 Fine-tuning的优势在于它允许我们快速获得针对特定任务的高质量模型，而无需从零开始训练。此外，由于主要权重已经在预训练阶段得到优化，微调所需的计算资源和时间都比完整的训练过程要少。 在实际操作中，我们可以使用特定领域的对话数据，例如某个主题的粉丝群问答记录，来进行Fine-tuning。我们需要将这些数据整理成JSONL格式，每行包含一个问题（prompt）和对应的答案（completion）。接着，安装必要的Python环境和OpenAI提供的训练工具，并获取OpenAI的API密钥以便与平台交互。然后，可以使用特定的命令优化训练数据，如添加固定的前缀和后缀以符合模型的输入要求。执行微调过程，将经过处理的数据馈送给模型进行训练。 虽然训练ChatGPT级别的大模型对普通人来说可能遥不可及，但通过Fine-tuning技术，我们仍然可以创建适应特定领域或应用场景的个性化模型。这种方式不仅降低了成本，还能够提高模型在特定领域的专业性和准确性，例如，对于保险和电商领域的智能客服，拥有定制化模型的智能系统将能提供更加精准和专业的问题解答。