AI說書 - 從0開始 - 227 | 第八章引言
閱讀時間約 2 分鐘
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們透過和程式碼互動檢查了生成式 AI、通用技術，如果我們探索的所有技術都如此有效，為什麼不直接使用現成的解決方案而忘記學習、準備資料、配置參數和編寫文件呢？
答案很簡單，當 GPT-3 或 GPT-4 等通用模型未達到專案所需的準確度門檻時，我們該怎麼辦？我們必須做點什麼，在本章中，我們將探討微調，以了解我們可以為專案朝這個方向或不朝這個方向做出的選擇，我們將介紹風險管理的觀點。
在本章中，我們將微調 OpenAI GPT 模型來探索此選項，我們將微調一個具有成本效益的 Babbage-002 模型來完成任務，我們將以 OpenAI 要求的格式準備資料集，這一步看似簡單，然而，準備資料集可能非常具有挑戰性。
本章的涵蓋範圍為：
- OpenAI 上微調模型的改進與局限性
- 資料集準備
- OpenAI 的文件格式
- JSON 至 JSONL 的轉換
- OpenAI GPT 模型的微調
- 執行微調後的模型
- 微調後的結果和 GPT-4 比較
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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