使用 GPT-4o 模型进行微调

OpenAI 最近 宣布 (opens in a new tab) 其最新模型 GPT-4o 和 GPT-4o mini 已支持微调功能。这一新特性使得开发者能够针对特定应用场景对 GPT-4o 模型进行定制，从而提升性能并适配输出结果。

微调细节与成本

开发者现在可通过专门的 微调仪表盘 (opens in a new tab) 访问 GPT-4o-2024-08-06 checkpoint 以进行微调。该过程允许用户自定义响应结构、语气，并遵循复杂领域中的特定指令。

对 GPT-4o 进行微调的成本为每百万个训练令牌 25 美元，每百万个推理输入令牌 3.75 美元，每百万个输出令牌 15 美元。此功能仅限于付费使用层级的开发者使用。

用于实验的免费训练令牌

为了鼓励探索这一新功能，OpenAI 正在提供限时优惠活动，截止日期为 2024 年 9 月 23 日。开发者每天可获得 100 万个用于 GPT-4o 的免费训练令牌和 200 万个用于 GPT-4o mini 的免费训练令牌，为实验和发现微调模型的创新应用提供了良好机会。

应用场景：情绪分类

在上述指南中，我们通过一个实际的微调示例，训练了一个用于情绪分类的模型。借助一个包含情绪标签的文本样本的 JSONL 格式数据集 (opens in a new tab) ，GPT-4o mini 可被微调成根据情感语气的文本情感分类器。

该示例突显了微调技术在提升模型在特定任务中的性能方面的潜力，相比于标准模型，微调后的模型在准确性方面实现了显著改进。

访问与评估微调模型

一旦完成微调过程，开发者可以通过 OpenAI playground 访问和评估其自定义模型。playground 支持与各种输入进行交互测试，并提供有关模型性能的见解。对于更全面的评估，开发者可以将微调后的模型集成到其应用程序中，通过 OpenAI API 进行系统性测试。

OpenAI 引入 GPT-4o 模型的微调功能，为希望利用大型语言模型 (LLM) 执行特定任务的开发者解锁了新的可能性。