使用GPT-4o模型进行微调
OpenAI 最近 宣布 (在新标签页中打开) 其最新模型 GPT-4o 和 GPT-4o mini 的微调功能现已可用。这一新功能使开发者能够针对特定用例定制 GPT-4o 模型，从而提升性能并定制输出。
微调细节和成本
开发者现在可以通过专用的微调仪表板 (在新标签页中打开)访问GPT-4o-2024-08-06检查点进行微调。此过程允许自定义响应结构、语气以及对复杂、特定领域指令的遵循。
微调GPT-4o的成本为每百万训练令牌25美元，推理时每百万输入令牌3.75美元，每百万输出令牌15美元。此功能仅适用于付费使用层级的开发者。
用于实验的免费训练代币
为了鼓励探索这一新功能，OpenAI 正在提供一项限时促销活动，截止日期为9月23日。开发者每天可以访问100万免费训练令牌用于GPT-4o，以及200万免费训练令牌用于GPT-4o mini。这为实验和发现微调模型的创新应用提供了一个很好的机会。
用例：情感分类
在上述指南中，我们展示了一个微调的实用示例，涉及训练一个用于情感分类的模型。使用一个JSONL格式的数据集 (在新标签页中打开)，其中包含带有相应情感标签的文本样本，GPT-4o mini 可以通过微调来根据情感基调对文本进行分类。
本演示强调了微调在提高特定任务模型性能方面的潜力，与标准模型相比，在准确性方面取得了显著改进。
访问和评估微调模型
一旦微调过程完成，开发者可以通过OpenAI playground访问和评估他们的自定义模型。playground允许使用各种输入进行交互式测试，并提供对模型性能的洞察。为了进行更全面的评估，开发者可以通过OpenAI API将微调模型集成到他们的应用程序中，并进行系统测试。
OpenAI 推出的 GPT-4o 模型微调功能为开发者解锁了新的可能性，使他们能够利用 LLMs 的强大能力来完成专门任务。