【小白教程】带你上手微调大模型，仅需4步

嗨，朋友们！今天我来给大家分享超实用的大模型微调教程，哪怕你是小白，跟着做也能轻松上手哦，草侣虫都能学会，所以大家赶紧收藏点赞关注呀！

咱们直接在 openAI 的 dashboard 里进行可视化微调，操作那是相当简单。虽说这教程有点长，但咱得先在简单操作里把微调的关键搞清楚。

首先，来到 openAI 官网，看看官方咋说微调的。官方讲微调就 4 个步骤：一是准备数据集，二是训练，三是评估测试效果，四是开始使用。听起来挺简单吧？但啥时候用微调呢？官方说了，先试试靠提示词能不能解决问题，很多时候调整提示词就行，因为迭代提示词比微调结果方便多了，这有点劝退的意思哦。不过要是试了提示词还不行，那之前试的提示词也不浪费，用在微调模型上效果更好。

那微调能改善啥情况呢？像设定风格，比如模仿谁说话、固定回答格式啥的。还有些难懂的，咱就重点理解这条：有些东西靠嘴说不清楚，但给例子展示结果就容易，就像让模型理解网友幽默感，或者训练温柔暖心的心理医生，形容词太虚说不明白，给它看很多相关例子让它自己悟，这就是微调的厉害之处。而且微调里最重要的是先想好目标和结果，没考核标准，做啥都可能白搭。

接着说给 AI 看啥示范数据，格式是 jsonl 格式，看着晕别慌，其实就是一组组对话，一行就是一组，写明希望啥输入对应啥输出。比如我准备训练一个偶尔会写错字拼错词的医生，像 “左手用力或者变换成一定的姿势是吴腕背部精疼，有时候睡觉疼醒了。”“你好，你说的情况可能是韧带肌腱炎引起的啊，建议指导你注意休息，不要着凉服用这个片，祝你健康” 这样的对话，就是我们期望模型达到的效果。这里面一条信息有 3 个角色，系统内容（如 “你是一个偶尔会拼错单词的助手”，数据少最好写上）、用户输入、助手回答。练习时可以网上找公开数据集或者按格式自己准备，我也会给大家打包好哦。准备数据集时，openAI 提示至少 10 组示例，50 - 100 个效果更好，还建议分成训练和测试两部分。

数据集好了就到 dashboard 微调。点击左边 fine tuning 微调再点创建。这里 base model 选基础模型，比如 4.0 啥的，然后上传训练数据（jsonl 文件），验证数据可传可不传。给模型起个名字，像我叫 tengsheji。种子能固定训练效果，相同种子和参数训练结果相同，不写系统随机生成。还有超参数，batch size 批次大小，就像人学习听完知识得总结更新参数，它规定大模型看多少数据更新一次参数，太大太小都不好，得选合适的；学习率呢，大模型找最优解就像在山里找低谷，学习率决定步子迈多大，高了找不到最低点，低了可能只找到局部最低点，影响学习速度和稳定性；训练轮数就是大模型看完整遍数据集算一轮，轮数太多会过拟合，像人学傻了一样，问啥只按数据答，没泛化能力。openAI 建议开始别指定参数，用默认值，不行再调整，训练是个反复调整检验的过程。

点击创建，很快就训练好了，有成功模型后就能去 Playground 测试，还能在外部通过 API 调用。好啦，这次简单的大模型微调之旅就到这，记得点赞收藏关注哦，下次再见！