AI說書 - 從0開始 - 229 | 微調 GPT 模型引言
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。
OpenAI 提供了一項微調模型清單的服務，包括 GPT-3 系列、GPT-4、Babbage-002 和 Davinci 的模型，其中一些模型是建議的，而其他模型是實驗性的，但最終是否選擇這些模型取決於您。
經過微調的模型可以像原始模型一樣執行資料探索、分類、問答和其他 NLP 任務，因此，微調模型可能會產生可接受或不準確的結果，品質控制仍然至關重要，確保在開始專案之前閱讀 OpenAI 的文檔：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/
微調 GPT 模型涉及四個階段，我們將逐一實現：
- 資料準備
- 使用 Babbage-002 模型微調 GPT-3 架構以執行生成任務
- 執行微調後的模型
- 模型管理
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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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在某些情況下，別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意，可能會想要自己做 Pretrained Model，但是這會耗費大量運
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Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
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ChatGPT 在 2022 年底和 2023 年初突然成為主流，震驚了世界，數以千計的任務被提交給這個令人難以置信的生成式人工智慧模型，帶有 GPT-4 的 Chat
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想要操作ChatGPT，我們可以參考OpenAI的範例：
https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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生成式人工智慧模糊了雲端平台、框架、函式庫、語言和模型之間的界線，以下展開幾項事實：
OpenAI 部署了一個Transformer API，幾乎不需要程式設計。
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延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
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