fine-tuning基本概念
- Fine-tuning（微调）是指在预训练过的模型基础上，使用特定任务的数据进行进一步的训练，以使模型更好地适应该任务。在ChatGPT的情况下，Fine-tuning是指在预训练的语言模型上使用对话数据进行进一步的训练，以使模型能够更好地生成对话响应。
GPT微调的一般步骤如下：
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数据收集：收集与特定任务或领域相关的数据。例如，如果您要训练一个图表生成器，您可能需要收集一组带有图表和相关文本描述的数据。
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数据准备：准备数据以适应图表GPT模型的输入要求。这可能包括对数据进行预处理、标记化和分割等步骤。
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模型微调：使用准备好的数据对图表GPT模型进行微调。微调可以通过在预训练模型的基础上进行额外的训练来实现。
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模型评估：使用评估数据集对微调后的模型进行评估。评估可以帮助您了解模型对特定任务的性能，并确定是否需要进一步微调或调整超参数。
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部署和推理：将微调后的模型部署到实际应用中，并使用它进行推理。
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