自然语言转SQL,一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

本文介绍了如何使用GPT-3.5-turbo进行Spider数据集的微调,对比了微调后的模型与DIN-SQL+GPT-4的性能,发现微调在保持准确性的同时大幅降低成本和提升速度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

提交训练集进行微调

一旦我们创建了JSONL文件(可以在这里ipfs_here找到一个小样本),下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI:

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
print(openai.File.create(file=open("spider-finetuning.jsonl", "rb"),purpose='fine-tune'))

上传文件后,可以使用以下命令检查上传的状态:


print(openai.File.retrieve(id="file-id"))
# 或者
print(openai.File.list())

结果应该类似于:

{
"object": "file",
"id": "file-id",
"purpose": "fi
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