例如,通过海量医疗数据来进行微调,构建专心医疗范畴的ChatGPT帮手,可问询与医疗相关的病
现在,全球各行业积累了几年乃至几十年的巨量优质数据,怎么高效运用、查询这一些数据成为一大难题。
通过自有数据微调打造的AI帮手可有用处理这一痛点,一起提高内容的准确性、安全性,是安排完结降本增效的利器。
大模型数据微调(Fine-tuning)是一种搬迁学习方法,用于深度学习和机器学习。一般数据微调是根据一个预练习好的模型(例如,GPT-3.5-Turbo)作为柱石,然后在特定的使命数据集(例如,法令、医疗、营销)上进行额定的练习,使模型能生成特定事务范畴的内容。
例如,你想练习一个模型来答复法令相关的问题,首先在很多的通用文本数据上进行预练习,然后在医学问答数据集上进行微调。
需求留意的是,即使你有高质量的数据集,但挑选的微调模型功用很差,生成的内容也不会很抱负。
而微软供给根据OpenAI的GPT-3.5-Turbo,是一个通过全球数百万开发者验证的高功用老练模型。
Babbage-002和Davinci-002是微软最新推出的GPT-3根底模型,可生成文本、代码等,没有接受过遵从指令的练习。但在微调、保管服务费用方面更廉价。
GPT-3.5-Turbo是OpenAI功用最老练模型之一,支撑多轮深度对话、创立微调数据集、练习和布置等一站式开发服务。
上传数据:微软在Azure OpenAI内置了数据过滤功用,当检测到用户上传的数据集包括不合法、轻视等有害信息时,会主动删去这一些内容。以下是上传数据集代码示例。
预练习:运用指定模型、练习和验证数据,并设置相应的参数。开发者可将Azure OpenAI Studio用于简略的GUI,或许运用微软的REST API或OpenAI Python SDK。
现在,微软供给数据微调保管服务,用户无需忧虑任何算力资源问题,只需挑选时刻即可。
3)Azure OpenAI 服务中的推理保管:当用户完结微调后,就可以正常的运用模型生成专属内容了。
假如你没有满足的算力资源渠道来支撑模型的日常输出,微软相同供给了保管服务。