现在，GPT-3.5 Turbo 支持自定义微调了！

只需上传自己的数据，就可以运行专属的定制大模型。

开发者狂喜！不少人惊呼：Awesome！

早期测试表明，经过微调的 GPT-3.5 Turbo 版本在某些任务中甚至可以超越 GPT-4。

更新之余，OpenAI 还直接明示了定价计划，微调费用主要分为初始训练费用和使用费用。

一个具有 10 万 tokens 训练数据集的微调工作（3 个 epoch 训练）成本大概在 2.40 美元。

此外，OpenAI 还透露了 GPT-4 微调将于今年秋天推出。

不过也有人不吃这套，吐槽微调成本太高，其生成成本是基础模型的 8 倍，必须要按照他们所说 “将提示大小减小 90%”，才能从中获取效益。

开发者自己进行监督微调

OpenAI 首先给出了指南手册，微调可以用来改进这些模型性能。

• 可操纵性的改进，模型能够更好地遵循指令。比如输出简洁回答或始终以给定的语言响应。

• 一致的格式化响应，开发人员可用微调将用户提示转换为高质量 JSON 代码片段，随后用于自己的系统。

• 定制语气，微调可以更好磨炼模型输出的质感，比如语气，让它更适合企业品牌的声音。

除了提高性能之外，还能缩短提示时间，确保类似性能。另外，微调目前仅支持处理 4000 tokens，这也是此前微调型号的两倍。16k tokens 微调将于今年秋季推出。

早期测试人员通过对模型本身指令进行微调，加快了 API 调用还降低成本，让 prompt 减少了 90%。

对函数调用结合和 gpt-3.5-turbo-16k 的微调支持将在今年秋季晚些时候推出。

具体微调步骤，分为四步：

准备数据

上传文件

创建微调作业

使用微调模型

OpenAI 透露，未来他们将推出微调 UI，这样轻松访问正在进行中的工作。

定价方面，分为训练成本和使用成本。

• 训练：0.008 美元 / 1000 tokens；

• 使用输入：0.012 美元 / 1000 tokens；

• 使用输出：0.016 美元 / 1000 tokens。

不过可以看到的是，价格确实比基础模型高了不少。

更新了 GPT-3 模型

与此同时，OpenAI 还在 API 端口更新了 GPT-3 模型：babbage-002 和 davinci-002。

这些模型都可以用新的 API 端点进行微调。

原始基础模型 (ada, babbage, curie, 和 davinci) 将于明年 *（2024 年）1 月 4 日关闭。

好了，感兴趣的朋友可以开始定制自己的 GPT-3.5Turbo 了。