随着数字化和人工智能的迅速发展，开发者们期待能够更好地将软件模型与他们的业务需求相匹配，创造出独特而卓越的用户体验。而在2023年的这个时刻，GPT-3.5 Turbo的精细调整功能正式推出，为开发者们带来了更加个性化、定制化的数字化解决方案。同时，GPT-4的精细调整预计将于本秋季推出，将为开发者们提供更多可能性。
这一新的更新允许开发者们根据自身使用情景对GPT-3.5 Turbo进行精细调整，从而使其在特定领域表现更佳，并且能够在大规模应用中运行。初期测试显示，经过精细调整的GPT-3.5 Turbo版本在某些狭窄任务上，甚至能够与基础的GPT-4水平进行匹敌，甚至超越。与我们所有API一样，经过精细调整的API输入输出数据由客户拥有，OpenAI或任何其他机构不会使用这些数据来训练其他模型。
在GPT-3.5 Turbo发布以来，开发者和企业纷纷要求能够自定义模型，以为用户创造独特的、差异化的体验。通过这一更新，开发者现在可以运行监督式精细调整，以使模型在特定应用场景中表现更佳。
在我们的私人测试版中，通过精细调整，客户已经显著提升了模型在常见应用场景下的性能，包括：
1. 提升可操控性：精细调整使得企业能够更好地让模型遵循指令，比如让模型输出更加简洁，或者总是使用特定的语言进行回应。例如，开发者可以使用精细调整确保在要求使用德语进行交流时，模型总是回应德语。
2. 可靠的输出格式：精细调整提升了模型始终如一地进行响应的能力，这对于那些需要特定响应格式的应用非常关键，比如代码补全或者构建API调用。开发者可以使用精细调整更可靠地将用户的提示转换为高质量的JSON片段，以便与他们自己的系统进行集成。
3. 定制化的语调：精细调整是优化模型输出的情感感觉的好方法，比如模型的语调，使其更符合企业品牌的声音。对于具有辨识度品牌声音的企业，可以使用精细调整使得模型输出更加一致。
除了性能提升之外，精细调整还可以让企业在缩短提示长度的同时保持相似的性能。在GPT-3.5 Turbo的精细调整中，模型支持处理4,000个标记，是我们之前精细调整模型的两倍。早期测试者通过将指令精细调整到模型本身中，将提示的长度缩短了高达90%，加快了每个API调用的速度并降低了成本。
精细调整在与提示工程、信息检索和函数调用等其他技术相结合时表现得更加强大。更多关于精细调整的信息可以在我们的精细调整指南中找到。对于与函数调用和gpt-3.5-turbo-16k一起使用的精细调整支持将在本秋季晚些时候推出。
结语
数字化与人工智能正在不断地重塑着我们的世界，而GPT-3.5 Turbo的精细调整功能正是这一发展中的重要一环。通过允许开发者们根据不同的业务需求对模型进行调整，我们可以期待看到越来越多个性化、高度定制化的应用出现，为用户带来更好的体验。作为数字化软件公司的运营，我们将继续致力于为客户提供最先进的技术和解决方案，推动数字化和人工智能的创新发展。
https://openai.com/blog/gpt-3-5-turbo-fine-tuning-and-api-updates
文章来自ChatGPT3.5
