之前了解到openai可以针对GPT3.0进行再训练时，就已经迫不及待的试验了一把，但是效果不尽人意，我都准备放弃它了。

需求点，是准备让它充当客服，喂了一部分客服QA。但是各种微调之后给的结果仅是补充文字，离3.5相差十万八千里。看最终效果图：

max_token 这是太大，他会说一通不相关的废话。设置短了，回答又不完整。

记录下大致步骤吧，详细流程也可以参考openai的文档

1. 使用openai cli工具转换问答资料。xlsx格式我就不赘述了，如果格式不对，tool工具会友善的提示你的。

   openai tools fine_tunes.prepare_data -f 客服话术.xlsx

   生成完了就是类似这个样子，文件格式 jsonl

   
   

2. 接着就可以开始训练了。我使用的是它的最大的模型达芬奇002，一共4个模型可拿来训练。越大的模型费用越高，有多高，看看第一张截图便知 😭

   openai api fine_tunes.create -t 客服话术_prepared.jsonl -m text-davinci-002

   开始训练后，openai会返回训练任务ID，后续可以根据这个ID，跟踪训练任务状态。

   openai api fine_tunes.status -i ft-DjHI8zfOeOUJgEnVVsFTHGYT

3. 其实整个训练任务就此结束了，后续调用或者更多参数设置可以查看文档。

这个效果根本无法达到线上要求。需要找更好的办法才行。