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OpenAI模型微调

判断是否需要微调以及如何准备训练数据。先用评测集证明基础模型和提示词仍不足。本页提供相关入口及微调与提示词、RAG的使用参考。

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OpenAI模型微调,先明确你的用途

判断是否需要微调以及如何准备训练数据,是使用这一入口的主要目的。先用评测集证明基础模型和提示词仍不足。

适用人群

希望固定输出风格或提升任务表现的开发团队;需要比较微调与提示词、RAG时,可以从下方相关指南继续了解。

开始接入前准备一份样例

准备一个真实输入和期望输出,明确需要纯文本、JSON、图片还是文件。先在小规模测试里确认格式和成功率,再统计输入、输出、工具调用与重试成本。聊天会员不会自动替代接口用量预算。

成本应按完成任务来算

长提示词、历史对话、输出长度和工具使用都会影响成本。记录一次任务的总调用量,而不只比较模型单价;把失败重试和人工修订也算进评估。正式上线之前,按日常和高峰请求量分别测试。

下一步去哪里?

先用评测集证明基础模型和提示词仍不足。已有明确需求时,使用本页的产品入口;需要会员咨询,可返回首页查看代充值服务。