当地时间 8 月 22 日，OpenAI 宣布企业现在可以使用自己的数据对 GPT-3.5 Turbo 进行微调，OpenAI 声称最终的定制模型可以赶上甚至超过 GPT-4 执行某些任务的能力。今年秋天 OpenAI 将开放更先进的 GPT-4。
该公司表示，此次更新将使开发人员能够自定义更适合实际用例的模型，并大规模运行这些自定义模型。OpenAI 强调，传入和传出微调 API 的数据归客户所有， OpenAI 或任何其他组织不会使用这些数据来训练其他模型。
OpenAI 此举似乎挽回了一些针对其开源的质疑，有网友评价称，“许多人支持开源人工智能，并批评 OpenAI 不够开放。但最重要的是，OpenAI 在不断创新。”
微调用例
GPT-3.5 Turbo 是 OpenAI 推出的一种先进的语言模型，它能够准确理解并生成自然语言的文本。相比于之前的版本，GPT-3.5 Turbo 在多个方面有了极大的改进。比如，它具备更加出色的上下文理解能力，能够更好地理解用户的问题或指令，从而提供更准确的回答。它还能够产生更流畅、连贯的文本，仿佛是由人类写就的一样。最重要的是，GPT-3.5 Turbo 具备更快的响应速度，使得用户可以即时得到答案或帮助。
自 GPT-3.5 Turbo 发布以来，开发人员和企业纷纷要求开放模型自定义功能，以便为用户创造独特且差异化的体验。通过此次发布，开发人员现可运行监督微调，使得该模型在不同用例中表现更好。
微调的基本思想是，先在大规模文本数据上预训练一个大型的语言模型，例如 GPT-3.5，然后使用特定任务的数据集(如法律、医疗)，进一步对模型进行训练，以适应特定的任务。在这个过程中，模型的参数会进行微小的调整，使其在特定业务场景上的性能更好。
在 OpenAI 的内部 beta 测试中，微调客户已经能够在各类常见用例中显著提高模型性能，例如：
改善可操纵性：微调允许企业引导模型更好地遵循指令，例如输出更简洁的答案，或者始终以给定语言做出响应。开发人员可以通过微调保证模型在收到德语提示词后，始终以德语给出回应。
更可靠的输出格式：微调使模型所输出响应结果的格式更加统一。对于需要特定响应格式的应用场景(例如代码补全或编写 API 调用)，这种格式可靠性至关重要。例如，开发人员可以用微调将用户提示词转换为可在系统中使用的高质量 JSON 片段。
自定义调节：微调是提升模型输出质量的好办法(包括改善语气、风格)，更好地适应企业品牌的固有定位。拥有知名品牌调性的企业可以对模型做出微调，使其与自身市场形象更趋一致。
除了提高性能之外，微调还能帮助企业缩短提示词长度，并保证性能基本不变。OpenAI 表示，GPT-3.5 Turbo 的微调可处理 4k 个 tokens——可达之前微调模型的 2 倍。早期测试人员还对模型本身的指令进行了微调，从而将提示词长度缩短达 90%，成功加快每次 API 调用的速度并降低了执行成本。
成本是更高了吗?
价格问题是开发者们普遍关注的问题之一。根据 OpenAI 说法，微调成本分为两个部分：初始训练成本与使用成本：
训练：0.008 美元/1K tokens
使用输入：0.012 美元/1K tokens
使用输出：0.016 美元/1K tokens
例如，一个 gpt-3.5-turbo 微调作业中包含 10 万个 token 的训练文件。经过 3 个 epoch 训练轮次，预计成本为 2.40 美元。
此前，OpenAI 宣布各初版 GPT-3 基础模型(ada、babbage、curie 和 davinci)将于 2024 年 1 月 4 日正式关闭。OpenAI 如今发布了 babbage-002 和 davinci-002 作为这些模型的替代方案，用户可将其用作基础模型或微调模型。这些模型可以使用新 API 端点/v1/fine_tuning/jobs 进行微调。下面是各基础/微调 GPT-3 模型的定价：
对此，有网友算了一笔账：微调的 GPT 3.5 Turbo 生成成本是基本模型生成成本的 8 倍，因此用户确实必须处于 OpenAI 提到的“将提示大小减少 90%”的范围内，才能从中获得成本效益。
微调定价，每 16 次用户交互的成本将超过 1 美元：16 次交互 *(0.012 美元*4 输入 + 0.016 美元输出)= 1.02 美元。
本质上，一个简短的提示，如“打个招呼”，比一个长提示“给黄鼠狼宠物起五个可爱的名字”要花费更少的钱。“要想对一个花费 8 倍以上的微调模型来获得纯粹的财务胜利，需要您将输入和输出提示的大小减少 8 倍或更多。”开发者 simonw 表示。有开发者猜测，这是由于 OpenAI 需要存储和加载模型，即使他们或许也在使用类似 LoRA 的方式来微调模型。
对此，也有网友表示，如果进行大量检索增强，那么 8 倍的成本可能仍然比在注入的上下文上消耗大量令牌便宜。
曾基于 OpenAI API 做过 GPT-3 开发的 drcode 分享称，GPT 的“微调”与 Llama2 之类的微调不同，因为它可能不会调整网络的所有权重，只是会调整网络的一小部分。代价是 OpenAI 微调的成本较低，但它的功能也没有“真正的”微调强大。