qq_31095905的博客

首先对于OpenAI API - Fine-tuning Model (微调模型) 概念与基本使用中的代码部分，向各位朋友道歉，对不起，没有给出实际可运行代码，而是基于原理用AI直接写的代码，今天我特别补充一篇，从代码的角度给出实际用例(包括简单训练数据示例)，但是上一篇的原理部分和代码逻辑部分是正确的，为大家解释了 模型微调的基础概念。

此篇文章旨在通过对 OpenAI API 中 Streaming(流) 概念的介绍和示例，来帮助大家更好的理解和使用 Streaming(流) 这个功能，我之所以把 Streaming(流) 拿出来单独写一篇，是因为 Streaming(流) 方式的开发，能让我们对返回结果有更多的操作空间更多的创意空间，让我们产品有更好的体验目录1. 基本概念2. 主要在哪些API中使用3. 流的工作原理4. 基本使用示例5. 应用场景示例。

什么是 Fine-tuning (微调)Fine-tuning 基本使用流程创建微调任务时重要参数详解模型微调与GPTs训练的区别其他知识点什么是 Fine-tuning (微调)官方： 微调（Fine-Tuning）是指在一个预训练的AI模型上进行进一步训练，以便更好地适应特定的任务或领域。这种方法在使用AI模型时非常重要，因为预训练模型（如GPT-3或GPT-4）通常是在大量通用数据上进行训练的，而微调则允许我们将这些模型调整到特定的应用场景或数据集上，从而提高模型在特定任务上的性能。