先介绍一下作者本人，作者目前在浙江一家国企内部进行人工智能与企业业务结合探索。目前在各个业务场景的落地中，几乎都有对模型进行再训练和微调（Fine Tuning）的需求，在此开一个专栏作为后续开展模型再训练的导论。

AIGC行业现状

AIGC行业目前的现状仍然是ChatGPT领先一个档位，由于在C端对话场景中表现出色，用户几乎能感受到是跟半个领域专家在进行聊天，目前使用最多的场景也是答疑解惑。

B端场景与C端场景的差异

B端场景跟C端有着天然本质的区别。在C端，用户通常关注娱乐、普遍性问题和日常生活问题，因此模型回答可以更加开放，当模型出现一本正经的胡说八道的时候，也更多的是被人拿来调侃。

然而，在B端场景中，企业和组织关注更为专业、针对性和行业相关的问题。要求回答具有高度的准确性、可靠性。最常见的场景是通过连接企业知识库提供售前和售后服务。当模型无法找到知识的原型，通过生成的虚构回答，往往会造成更为严重的客户投诉。

ChatGPT模型微调过程

一、准备工作

确保已获得开发者权限。
安装OpenAI的SDK，通过pip安装**openai**包。

pip install openai

二、从知识库生成训练数据和验证数据

由于大部分的知识库没有现成的输入和输出，我们需要从知识库中生成输入输出对。一般可以使用自然语言处理（NLP）技术对知识库进行处理，例如使用信息抽取技术从文本中提取问题和答案，将它们作为输入输出对。

三、准备训练数据和验证数据

按照JSONL格式准备您的训练数据。每行应该包含一个JSON对象，具有以下字段：prompt（输入）和**completion**（预期输出）。
将训练数据保存到本地，例如**train_data.jsonl**。
准备一个与训练数据相似但互斥的验证数据集。
将验证数据保存到本地，例如**validation_data.jsonl**。

四、使用Python进行微调

引入所需的库：

import openai

设置API密钥：

openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

上传训练和验证数据文件：

def upload_dataset(file_path):
    with open(file_path, "rb") as f:
        file_data = f.read()
    result = openai.File.create(data=file_data, purpose="fine-tuning")
    return result["id"]

train_file_id = upload_dataset("train_data.jsonl")
validation_file_id = upload_dataset("validation_data.jsonl")

创建微调任务：

fine_tuning_job = openai.FineTuningJob.create(
    model="gpt-4",
    dataset_id=train_file_id,
    validation_dataset_id=validation_file_id,
    n_epochs=4
)

查看微调任务状态：

job_id = fine_tuning_job["id"]
job_status = openai.FineTuningJob.get(job_id)

基于ChatGPT模型再训练的方式