3 步驟搞定 Fine-tuning，讓 AI 學會讀心術不再是空談！

微調的魔力：讓你的模型讀懂你的心

在這個數據驅動的時代，機器學習模型的精準度是勝敗的關鍵。你是否曾經希望你的 ChatGPT 模型能夠更貼近實際需求，更瞭解你的用戶？Fine-tuning（微調）就是你的解答！

Fine-tuning：微調專屬於你的 AI 助理

試著想像，當一個 AI 對所有人都說出相同的話時，它的價值就會大打折扣。然而，透過 fine-tuning 技術，您可以不必從零開始，節省了訓練新模型的龐大成本。您只需要準備好成對的資料，就可以對著已經訓練好的模型進行細部修正，讓模型產出更符合你期待的結果。

讓你的 AI 能夠針對特定業務場景提供客製化回答，使得顧客滿意度和效率大幅提升。

省時、省錢、更高效

微調還有一個不可忽視的好處：它可以節省我們的時間和金錢。通過提供精確的訓練資料，微調可以使 AI 在不需要長串指令的情況下給出正確的回答，這樣不僅可以減少 tokens 的使用，降低成本，同時也能加快 AI 的反應速度​​。

Fine-tuning 三步驟

微調的過程並不複雜，以下是一些基本的步驟：

1. **準備好訓練資料**：

您的訓練資料應該是 JSONL 格式，每一行都是一個輸入與期望輸出的配對。OpenAI 提供了工具幫助您將資料轉換成所需格式。一旦準備好訓練資料，使用 OpenAI 提供的 File API 來上傳並獲取檔案 ID。

 

2. **訓練微調模型**：

一旦您有了訓練資料的 ID，就可以創建微調任務並開始訓練您的模型。您可以選擇基底模型，例如 ada、babbage、curie 或 davinci，並透過 OpenAI 的 CLI 或是相關 API 進行操作

 

3. **使用微調後的模型**：

微調完成後，您將獲得一個模型名稱。您可以使用這個模型名稱作為 API 的參數，就像使用原始模型一樣。這使得模型能夠更快速、準確地產生您希望的輸出​​。

微調與成本：一個值得的投資？

雖然 fine-tuning 能夠提升模型的準確度和可操作性，但我們也必須考慮相關的成本。fine-tuning 不只涉及 API 的使用成本，還包含了人力資源的投入。一個成功的微調專案可能需要模型團隊、產品團隊和業務團隊緊密合作。從規劃到投入生產環境，甚至可能需要長達一個月到一個季度的時間。

Fine-tuning vs. Embedding

對於想要提升模型表現的人來說，fine-tuning 和 embedding （註1）是兩種可選擇的策略。這兩者可以一起使用，也可以分開使用，實際並不衝突，具體要選擇哪一個，最終還是需要根據你的業務需求和成本效益來決定。

（註1）Embedding：指的是將大量的、高維度的資料（如文字、圖片或聲音）轉換成一個較低維度、密集的向量空間。例如：在自然語言處理中，文字 embedding 會將單詞或短語轉換成一組數字向量，使機器學習模型能更有效率地處理語言資料。