模型微调是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练的模型，已学会一些基本模式和结构，然后在特定任务数据上继续训练以适应新任务。
以下是关于模型微调的具体实现步骤：
微调的优点包括：
微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。
以下是两个帮助理解微调概念的例子：
LoRA微调脚本见：[train/sft/finetune_lora.sh](https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese/blob/main/requirements.txt)，关于LoRA微调的具体实现代码见[train/sft/finetune_clm_lora.py](https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese/blob/main/train/sft/finetune_clm_lora.py)，单机多卡的微调可以通过修改脚本中的--include localhost:0来实现。[heading6]全量参数微调[content]全量参数微调脚本见：[train/sft/finetune.sh](https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese/blob/main/train/sft/finetune.sh)，关于全量参数微调的具体实现代码见[train/sft/finetune_clm.py](https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese/blob/main/train/sft/finetune_clm.py)。[heading5]Step4:加载微调模型[heading6]LoRA微调[content]基于LoRA微调的模型参数见：基于Llama2的中文微调模型，LoRA参数需要和基础模型参数结合使用。通过[PEFT](https://github.com/huggingface/peft)加载预训练模型参数和微调模型参数，以下示例代码中，base_model_name_or_path为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path为微调模型参数保存路径。[heading6]全量参数微调[content]对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。
了解如何为您的应用程序定制模型。[heading2]介绍[content]通过提供以下内容，微调可让您从API提供的模型中获得更多收益：1.比即时设计更高质量的结果2.能够训练比提示中更多的例子3.由于更短的提示而节省了Token4.更低的延迟请求GPT-3已经在来自开放互联网的大量文本上进行了预训练。当给出仅包含几个示例的提示时，它通常可以凭直觉判断出您要执行的任务并生成合理的完成。这通常称为“小样本学习”。微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后，您将不再需要在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。在高层次上，微调涉及以下步骤：1.准备和上传训练数据2.训练新的微调模型3.使用您的微调模型[heading2]哪些模型可以微调？[content]微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage和ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如text-davinci-003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。[heading2]安装[content]我们建议使用我们的OpenAI命令行界面(CLI)。要安装这个，运行（以下说明适用于0.9.4及更高版本。此外，OpenAI CLI需要python 3。）OPENAI_API_KEY通过将以下行添加到您的shell初始化脚本（例如.bashrc、zshrc等）或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量：
"Fine-tuning"，也叫做微调，是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。这种方法的基本思路是：首先，我们有一个预训练的模型，这个模型已经在大量的数据上训练过，已经学会了一些基本的模式和结构（比如在自然语言处理任务中，预训练模型可能已经学会了基本的语法和单词的语义）。然后，我们再在特定的任务数据上继续训练这个模型，使其适应新的任务，这就是所谓的"fine-tuning"。下面是两个例子，希望能帮助你更好地理解这个概念：例子1：情感分类假设我们正在构建一个模型，用于判断电影评论是积极的还是消极的。我们可以先使用大量的语料库（比如维基百科）预训练一个模型，使其学会基本的语法和单词的语义。然后，我们收集一些标注过的电影评论，其中一部分评论是积极的，一部分评论是消极的。我们再在这些评论上继续训练模型，使其学会判断评论的情感。这就是一个fine-tuning的过程。例子2：图像分类假设我们正在构建一个模型，用于识别猫和狗的图片。我们可以先使用大量的图片（比如ImageNet数据集）预训练一个模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理。然后，我们收集一些标注过的图片，其中一部分图片是猫，一部分图片是狗。我们再在这些图片上继续训练模型，使其学会区分猫和狗。这也是一个fine-tuning的过程。这两个例子都展示了fine-tuning的基本步骤：首先在大量的数据上预训练一个模型，然后在特定的任务数据上继续训练模型。这种方法的优点是可以利用预训练模型学到的知识，提高模型在特定任务上的性能。