🛠️ OpenAI 模型优化完全指南：通过 Evals、Fine-tuning 和 Prompt Engineering 提升模型输出质量
在 OpenAI 平台上，确保模型输出质量至关重要。由于 LLM（大规模语言模型）的输出是非确定性的，且模型行为会在不同版本之间发生变化，因此开发者必须持续测量和调整 LLM 应用的性能，确保模型输出达到最佳效果。本文将探讨您可以使用的优化技术和 OpenAI 平台工具，帮助您获得高质量的模型输出。
📈 模型优化工作流
优化模型输出需要结合 Evals、Prompt Engineering 和 Fine-tuning，通过这些步骤不断迭代提升模型表现。优化过程大致如下：
- 编写 Evals 来衡量模型输出，建立性能和准确性的基准。
- 根据目标要求 Prompt 模型，提供相关的上下文数据和指令。
- 对于某些应用场景，可以选择 Fine-tune 模型，使其在特定任务上表现更好。
- 使用代表真实世界输入的测试数据运行 Evals，衡量 Prompt 和 Fine-tuned 模型的表现。
- 根据 Evals 的反馈调整 Prompt 或 Fine-tuning 数据集。
- 不断重复以上循环，优化模型输出。
以下是通过 OpenAI 平台进行模型优化的主要步骤概览：
1. 构建 Evals
在 OpenAI 平台上，您可以通过 API 或仪表盘 构建和运行 Evals。您甚至可以在开始编写 Prompt 之前先构建 Evals，采用类似行为驱动开发（BDD）的方式。
运行您的 Evals 时，使用预期在生产环境中看到的测试输入。利用 Graders，对模型的输出进行评估。
2. 编写有效的 Prompt
在构建好 Evals 后，您可以高效地迭代 Prompt。Prompt Engineering 可能是您获得良好模型输出的关键。不同的模型可能需要不同的 Prompt 技巧，但以下是一些通用的最佳实践：
- 包含相关上下文：在指令中加入模型需要生成回应的文本或图像内容，这些内容可以来自私有数据库或最新的实时信息。
- 提供明确的指令：您的 Prompt 应该明确地告诉模型您希望它输出什么类型的结果。例如，
gpt-4.1对非常明确的指令反应较好，而推理模型（如o4-mini）在高层次的指导下表现更好。 - 提供示例输出：通过给模型一些正确输出的示例（即少量学习），帮助模型理解它应该如何回应其他类似的 Prompt。
3. Fine-tune 模型
OpenAI 的基础模型已经经过预训练，能够处理广泛的任务和主题。但是，对于某些特定任务，Fine-tuning 使得模型能在这些任务上表现得更加优秀。
Fine-tuning 是一个时间较长的过程，但它能够使模型在格式化响应或处理新型输入方面具有一致的表现。您可以通过 Fine-tuning 与 Prompt Engineering 的结合，获得比仅仅使用 Prompt 更高的效果。
Fine-tuning 可以带来以下好处：
- 您可以提供比单次请求的上下文窗口更多的输入和输出示例，提升模型对多种 Prompt 的适应能力。
- 使用更简短的 Prompt，减少 token 成本，同时降低延迟。
- 您可以训练私有或敏感数据，而不需要每次请求都包含这些数据。
- 您可以训练一个较小、较便宜、响应速度更快的模型，针对特定任务进行优化，而不必使用大模型。
Fine-tuning 方法
OpenAI 平台支持以下几种 Fine-tuning 方法：
| Fine-tuning 方法 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 监督 Fine-tuning（SFT） | 提供正确响应示例，指导模型行为。常使用人工生成的“真值”来告诉模型如何回应。 | 分类、翻译、格式化内容、修正指令跟随失败等 |
| 视觉 Fine-tuning | 提供图像输入进行监督 Fine-tuning，提升模型对图像输入的理解。 | 图像分类、复杂指令跟随修正 |
| 直接偏好优化（DPO） | 提供正确和错误的响应示例，并指明正确响应，帮助模型改进表现。 | 文本摘要、聚焦关键信息、生成具有正确语气和风格的聊天消息 |
| 强化学习 Fine-tuning（RFT） | 生成一个响应，为其提供专家评分，并强化模型的推理链条，使其得到更高的评分。 | 高级推理任务，如医学诊断、法律案例解析等，需专家对理想输出达成一致意见 |
如何进行 Fine-tuning
在 OpenAI 平台，您可以通过 仪表盘 或 API 创建 Fine-tuned 模型。以下是大致的 Fine-tuning 流程：
- 收集用于训练的示例数据集。
- 将数据集上传到 OpenAI，格式为 JSONL。
- 创建 Fine-tuning 任务，选择适当的 Fine-tuning 方法，开始训练。
- 对于 RFT，还需要定义评分标准，评测模型表现。
- 评估结果并根据反馈进行优化。
向专家学习
模型优化是一个复杂的话题，涉及的内容有时比科学更具艺术性。OpenAI 团队的成员分享了一些关于模型优化的技术视频，您可以进一步了解：
- 成本/准确性/延迟优化
- 蒸馏（Distillation）
- 如何优化 LLM 性能
通过这些方法和 OpenAI 提供的工具，您可以确保模型在您的应用场景中始终能够提供高质量的输出。进一步了解或有任何问题，欢迎访问 我们的官方网站，获取更多资源和支持。
希望这篇文章能帮助你更好地理解和实施模型优化。欢迎在评论区分享您的经验和看法！
