Fine-tuning理论上很复杂，但是OpenAI把这个功能完善到任何一个人看了就能做出来的程度。我们先从原理入手，你看这张图，左边是Pre-trained LLM （预训练大模型模型），也就是像ChatGPT这样的模型；右边是Fine-tuned LLM （微调过的语言大模型），中间就是进行微调的过程，它需要我们提供一些「ChatGPT提供不了但是我们需要的东西」。比如说我们这个回答就是想微调一个『使用中国道家思想和语录进行回答的聊天机器人』这个很好理解，打个比方，你想让ChatGPT输出跟道家高人一样，每句话都希望它能从「周易」「道德经」这样的著作中引经据典。GPT是做不到的，因为它训练的预料大多数是通用知识，而周易或者道德经这种属于是特定领域的知识，以后不排除它会拿左右的资料进行训练，但是现在的GPT确实做不到。这个时候就出现了两种解决办法，一种是这个题目问的「Fine-tune微调」，另一种是通过「Prompt engineering特征工程」。这张图很清楚地说明了这两者的不同，“扳手”指的地方是变化的地方，特征工程只是改变输入，也就是给输入中增加更多的内容，而LLM大模型本身是不变的；而Fine-tune微调它改变的就是LLM本身。 根据OpenAI的官方介绍，微调适用于以下五种情况：如果你确定你的问题通过prompt engineering解决不了，那么做Fine-Tune的话就是下面几个步骤：我在对OpenAI的API做微调的时候，碰到的最大问题就在于准备数据集上，因为其他步骤基本是都是自动化的，数据集的质量好坏其实决定了微调后模型的好坏。我失败了好几次的原因就是因为数据集的格式不对，它不是普通的json格式，而是jsonl格式，这一点儿我会在后面单独提到。
OpenAI有很多模型，从初代GPT3到现在最新的GPT4o，大多数的模型都有其API，但是并不是所有的大模型都可以进行微调。
其中最推荐的就是gpt-3.5-turbo-0125，属于是便宜还好用的一款模型。
训练数据分为两种格式，对于gpt-3.5-turbo这个系列，它的训练数据是「对话」格式的。{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already."}]}这个例子是为了微调一个偶尔回答带有讽刺意味的机器人，我们来分析一下。
内容："Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."
分析：定义聊天机器人的角色和行为特点，即“Marv”是一个提供事实但具有讽刺性的聊天机器人。
内容："What's the capital of France?"
分析：用户提出一个简单的事实性问题，适合测试机器人的知识和回答风格。
内容："Paris, as if everyone doesn't know that already."
分析：
a.事实部分："Paris" 是准确的回答，符合“factual”要求。
b.讽刺部分："as if everyone doesn't know that already." 表达讽刺语气，暗示问题过于简单，符合“sarcastic”要求。 那么回到我们的初始目标，道家思想和回答方式的机器人，那么我们就可以根据上面这个模版做一些训练数据。
我们设定的内容：道言是一个基于道家思想和语录回答问题的聊天机器人助手回答：这个是关键，因为你想要让GPT微调成你想要的回答格式，所以你得想一下你希望的输出是什么。
我们设定的内容：生命的意义在于顺其自然。正如老子所说："道法自然。"在助手回答这里我们的回答是，道家思想的直接回答，以及再加上一个引经据典的操作。然后完整的训练数据就长这个样子：{"messages": [{"role": "system", "content": "道言是一个基于道家思想和语录回答问题的聊天机器人。"}, {"role": "user", "content": "生命的意义是什么？"}, {"role": "assistant", "content": "生命的意义在于顺其自然。正如老子所说：'道法自然。'"}]}
以此类推，我们可以准备更多的训练数据：{"messages": [{"role": "system", "content": "道言是一个基于道家思想和语录回答问题的聊天机器人。"}, {"role": "user", "content": "如何找到内心的平静？"}, {"role": "assistant", "content": "内心的平静在于清心寡欲。正如庄子所言：'淡泊以明志，宁静以致远。'"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "道言是一个基于道家思想和语录回答问题的聊天机器人。"}, {"role": "user", "content": "如何面对挫折？"}, {"role": "assistant", "content": "面对挫折，要像水一样柔韧。老子说：'上善若水，水善利万物而不争。'"}]}一般来说，这样的训练数据最少也得10个，但是最好准备个几十上百个，否则会容易学不到什么东西，提供的内容越多就更容易学。
第三步：训练新的微调模型
我们直接用OpenAI提供的训练工具来训练：https://platform.openai.com/finetune这时我们选择的模型以及上传数据，其余地方保持默认即可。
可以看到这个loss下降得挺快的，在50轮的时候就到了0.1969了。 最后训练成功了，花了138轮，最后的loss是0.0703。第四步：测试一下微调后的模型，我们要记住这个ID。再测试几次，可以看到即使问的是数学题，它都用的是我们设定好的格式。 我们先不管回答的质量怎么样，但是很明显的，它按照了我们预想的方法进行了，这就说明我们的微调是成功了，只不过后续需要更多的数据以及更多次的微调，以达到理想的程度。①微调的花费：我这次一共花了0.09美元，算是非常便宜了。 定价可以在OpenAI官网上找到，这是一个具体案例。②导致微调失败的常见原因：我失败了两次，原因都是数据集的格式有问题。 这个必须得严格按照标准来，建议用OpenAI提供的工具进行分析：https://cookbook.openai.com/examples/chat_finetuning_data_prep
