这里主要是讲微调gpt-3.5的模型，使用自己企业的数据，在openai基础上训练一个自己行业的专有大模型
总的来说：FineTuning的优点是，它能够使ChatGPT模型快速适应中文口语，并能够在短时间内实现中文口语的生成。此外，FineTuning技术也能够提高ChatGPT模型的准确性和效率，因为微调后的模型已经具有了更好的中文口语理解和生成能力。FineTuning的缺点是，需要大量的中文口语数据集来进行微调。此外，微调后的模型可能会出现过拟合现象，导致对新数据的适应性不足。
微调（fine-tune）是什么？网上内容多的是，不过多解释，只讲核心的微调的基本思想是，先在大规模文本数据上预训练一个大型的语言模型，例如GPT-3.5（这部分是大模型），然后使用特定任务的数据集（如法律、医疗），进一步对模型进行训练，以适应特定的任务（这部分是微调）。在这个过程中，模型的参数会进行微小的调整，使其在特定业务场景上的性能更好。直接上代码：1、首先需要拿到key和url，这个github的项目比较火，方便多了：