使用 OpenAI 微调大型语言模型技术指南

今天，我们将把重点转向 OpenAI。本文将提供一份规范的指南，帮助开发者利用 OpenAI API 对大型语言模型 (LLM) 进行精细化微调，以满足特定领域或应用场景的需求。通过微调，开发者可以基于预训练模型的强大泛化能力，针对特定数据集进行定制化训练，从而显著提升模型在目标任务上的性能表现。

\01. 环境准备与依赖安装

在开始微调流程之前，我们需确保开发环境已正确配置，并安装以下必要的 Python 库：

• datasets: 用于高效地加载、处理和管理数据集，尤其适用于机器学习工作流。
• openai: 用于与 OpenAI API 进行交互，执行文件上传、微调任务创建和管理等操作。

pip install datasets openai

\02. 数据集加载与预处理

本指南以 Hugging Face Hub 上公开的 "lamini/lamini_docs" 数据集为例进行演示。开发者可根据实际情况替换为自定义数据集。

from datasets import load_dataset

# 从Hugging Face加载数据集
dataset = load_dataset("lamini/lamini_docs")

\03. 数据集结构分析

为了确保后续步骤的顺利进行，建议开发者在加载数据集后，对其结构和内容进行初步分析，以便进行必要的数据预处理和格式转换。

print(dataset)

输出结果示例：

DatasetDict({
    train: Dataset({   
        features: ['question', 'answer', 'input_ids', 'attention_mask', 'labels'],        
        num_rows: 1260    
    })    
    test: Dataset({   
        features: ['question', 'answer', 'input_ids', 'attention_mask', 'labels'],        
        num_rows: 140    
    })
})

04. 数据格式转换与准备

数据集被分为训练集和测试集，我们将只使用训练数据。现在来提取训练数据：

import pandas as pd
train_dataset = dataset['train']
train_df = pd.DataFrame(train_dataset)
questions_answers = train_df[['question', 'answer']]

在此步骤中，我们将仅从数据框中提取问题和答案，因为它们是主要的微调目标。

OpenAI 要求数据采用特定的 JSONL 格式进行微调。每行必须是一个表示单个训练示例的 JSON 对象。以下是格式化数据的方法：

with open('finetune_data_chat_format.jsonl', 'w') as jsonl_file:
    for index, example in questions_answers.iterrows():    
        formatted_data = {         
            "messages": [          
                {"role": "system", "content": "You're a helpful assistant"},                 
                {"role": "user", "content": example['question']},                
                {"role": "assistant", "content": example['answer']}            
            ]        
        }        
        jsonl_file.write(json.dumps(formatted_data) + '\\n')

更多关于数据格式的详细信息，请参阅 OpenAI 官方文档（见文末）。

\05. 数据集上传至 OpenAI 平台

完成数据格式转换后，需要将 JSONL 文件上传至 OpenAI 平台。

from openai import OpenAI
from pathlib import Path

client = OpenAI(api_key="your_api_key")
response = client.files.create(
  file=Path('finetune_data_chat_format.jsonl'),  
  purpose='fine-tune'
)

安全提示： 请妥善保管 API 密钥，避免泄露。

06. 创建并启动微调任务

使用上传文件的 ID 创建微调任务。

fine_tune_response = client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file=response.id,  # 使用上传文件的ID  
  model="gpt-3.5-turbo"       # 指定要微调的模型
)

print("微调作业已启动，ID为：", fine_tune_response.id)

这将在所选模型上开始微调过程。作业 ID 用于跟踪微调作业的进度。

注意: 训练完成后，你将收到一封包含模型名称的电子邮件，用于在测试部分使用该模型名称。

07. 创建并启动微调任务微调任务进度监控

使用以下代码查询微调任务的状态和进度。

client.fine_tuning.jobs.retrieve("your_fine_tune_job_id")

将 “your_fine_tune_job_id” 替换为作业创建步骤返回的 ID。此命令提供有关作业状态和性能的详细信息。

08. 微调模型测试与评估

微调完成后，使用新的模型名称进行测试和评估。

completion = client.chat.completions.create(
  model="your_fine_tuned_model_name",  
  messages=[ 
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},    
    {"role": "user", "content": "Your message here"}  
  ],  
  max_tokens=50
)
print(completion.choices[0].message.content)

Hugging Face 与 OpenAI 微调方案对比

结语

OpenAI API 提供了一种强大且简化的 LLM 微调方法，使开发者能够根据特定需求定制语言模型。本文概述了微调的关键步骤，并探讨如何利用向量数据库优化微调效果。

微调模型通常涉及为输入数据生成嵌入（向量表示）。将这些嵌入存储在向量数据库中，可以显著提升检索效率和相似性搜索性能，尤其在文档分类、语义搜索等应用场景中。MyScale 是一款专为 AI 应用设计的 SQL 向量数据库，其快速检索和相似性搜索能力使其成为 LLM 微调的理想伴侣。 开发者可以通过熟悉的 SQL 语法轻松与其交互，简化了集成流程。

通过以上内容和建议，开发者可以有效地利用 OpenAI API 微调 LLM，并构建满足特定需求的定制化语言模型。结合向量数据库等技术，更可以进一步提升模型性能和应用效率。

OpenAI 数据格式文档：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tunin**g/example-format

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