不学习openai的gpt3微调

Question

对于我微调的jsonl文件，我想要一个能够预测演讲者性别的模型，并给出一个声明。例如，提示：“我今天去买了一条裙子”已经写成了“女性”。

我创建了几个示例，并将其交给gpt3以完成。然后，我把“我去商店接妻子”这句话灌输给了最终的模型。我希望得到一个性别作为回应，但我得到了一个关于从商店接我妻子的整个故事。

好像gpt-3根本没有从我的微调中学到任何东西。

我有几个问题：

1. 微调就相当于在openai操场上写了几个示例，然后得到gpt-3来猜测接下来会发生什么？

。

1. 微调后，您是否只在后续运行的提示/完成过程中支付令牌？因此，如果我花费100美元对一个模型进行一百万个示例的培训，那么我只需要为后续调用的单个提示/完成支付？

。

以

1. 聊天机器人为例，在2名聊天参与者前后交换前有一个上下文语句。就像“这是一个名叫约翰的粗鲁男人和一个名叫莎拉的年轻女孩之间的对话”。如何将这样的上下文合并到{“提示符”：“.”，"completion":..."}?

的微调结构中

Answer 1

1. 开放式AI微调是在新数据集上使用预先训练过的模型来提高模型在新数据集上的性能的过程。有一个特定的提示符是非常重要的，这样微调模型才能确切地知道您正在为.

进行的培训。

准确地说，

1. 的好处是，微调的好处是您不必为每次提示标准模型提供信息而付费。当然，它还提高了特定用途的性能。

举个例子，

1. ，你可以在粗鲁的约翰和一个名叫莎拉的年轻女孩之间进行一次长时间的交谈。但是，记住你想要的是哪个“人”。--

粗鲁的John 'AI'：Lorem Ipsum Sarah: Lorem Ipsum火车长谈

但你也会想要训练粗鲁的约翰‘人工智能’和其他人交谈。