可以参考这张图：左边是预演习的大模型（例如ChatGPT），右边是微调后的措辞大模型。中间的微调过程便是我们须要重点理解的部分，这个过程须要我们供应一些“ChatGPT做不到但我们特殊须要的内容”。举个例子，如果你想打造一个基于中国道家思想的谈天机器人，微调就能帮助实现这一目标。
举个大略的例子：假设你希望ChatGPT像一位道家高人，每句话都引用《周易》或《道德经》。目前的GPT模型虽然强大，但由于它紧张接管的是通用领域的演习数据，短缺对道家经典的深度理解。通过微调（Fine-tuning），我们可以让模型在回答时引用这些特定的经典著作。
这时，你有两种选择：微调和特色工程（Prompt Engineering）。前者是直接改变模型，让它具备新的技能；后者则是优化输入，供应更多的高下文信息辅导模型回答。
知了汇智工具的便捷微调流程
知了汇智的AI工具站正是为理解决这些问题，供应了便捷的Fine-tuning工具和平台做事，使微调的流程更大略易懂。按照以下步骤，你就可以轻松完成微调任务：
1. 确定微调模型
知了汇智平台支持多种大模型微调，如gpt-3.5-turbo-0125，它是目前性价比最高的选择，特殊适宜细分领域的运用。
2. 准备和上传演习数据
数据集的准备是关键步骤之一。知了汇智的工具站供应了数据集模板，帮助用户以标准化格式快速准备jsonl文件格式的数据集。例如，如果你希望机器人能像道家哲人一样回答问题，可以这样设计演习数据：
json复制代码{"messages":[{"role":"system","content":"道言是一个基于道家思想和语录回答问题的谈天机器人。"},{"role":"user","content":"生命的意义是什么？"},{"role":"assistant","content":"生命的意义在于顺其自然。正如老子所说：'道法自然。'"}]}
知了汇智工具站还供应了数据预处理功能，确保格式精确，大大降落了出错几率。
3. 开始演习
在知了汇智的平台上，你只需几步操作：选择模型、上传数据、点击开始。全体演习过程会自动化运行，工具站会显示演习的实时进度，并供应可视化的loss曲线帮助你评估演习效果。
4. 测试微调模型
微调成功后，知了汇智的工具站许可你通过内置的对话界面直接测试微调模型的表现。例如，当你问“如何面对挫折”时，模型该当回答：“面对挫折，要像水一样柔韧。正如老子所说：‘上善若水，水善利万物而不争。’”
5. 持续优化和利用
如果测试结果不符合预期，可以根据反馈进一步优化数据集，重新演习，直到得到满意的结果。知了汇智工具站的可视化界面让全体优化流程变得更为简洁明了。
知了汇智AI工具站的上风
微调并不繁芜，但数据集的质量决定了微调模型的效果。知了汇智不仅为用户供应了完善的Fine-tuning工具，还供应了数据预处理和格式验证功能，极大简化了用户的操作难度。同时，平台还为用户供应了免费的公开课资源，帮助你深入理解开源和闭源大模型的微调事理和实操技巧。
如果你对私域大模型和细分领域的运用有兴趣，知了汇智的AI工具站无疑是你打造个性化AI助手的空想选择。