AI說書 - 從0開始 - 235 | 微調 GPT 模型的必要檔建立
更新於 發佈於 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。
先列出目前擁有的材料：
- 微調 GPT 模型引言：AI說書 - 從0開始 - 229 | 微調 GPT 模型引言
- 微調 GPT 模型的前置步驟：AI說書 - 從0開始 - 230 | 微調 GPT 模型的前置步驟
- 微調 GPT 模型的函式庫安裝：AI說書 - 從0開始 - 231 | 微調 GPT 模型的函式庫安裝
- 微調 GPT 模型的資料集準備：AI說書 - 從0開始 - 232 | 微調 GPT 模型的資料集準備
- 微調 GPT 模型的資料集檢查：AI說書 - 從0開始 - 233 | 微調 GPT 模型的資料集檢查
- 微調 GPT 模型的資料集檢查：AI說書 - 從0開始 - 234 | 微調 GPT 模型的資料集檢查
接著來創建一個 OpenAI 微調的必要檔案：
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
file_response = client.files.create(file = open("/content/kant_prompts_and_completions_prepared.jsonl", "rb"),
purpose = 'fine-tune')
file_id = file_response.id
print(file_id)
結果為：
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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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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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