"从零开始：使用微调和嵌入训练个性化AI大模型"

自定义模型是一个重要且昂贵的任务，尤其对于普通人或小公司来说。OpenAI的大模型给ChatGPT带来了惊人的智能，但是训练这样的大模型需要花费大量时间和金钱。然而，除了从头训练一个模型，我们还可以选择基于一个基础模型进行训练，往里添加自己的个性化数据，最终得到一个领域增强的个性化模型。 embeding（嵌入）和Fine-tuning（微调）是目前两种主流的训练语料的方式。个性化模型的应用场景非常广泛，比如智能客服领域，每个领域都有自己细分的专业知识，而现代社会的行业和知识如此之庞大。 OpenAI的数据显示，训练出一个拥有1700亿参数的Davinci模型，大概需要耗时3个月，耗资150万美元。这对于普通人或小公司来说无疑是一个高不可攀的门槛。其实，从头训练一个模型并非是我们唯一的选择，我们依然有其他路径来得到一个个性化模型。Fine-tuning（微调）和embeding（嵌入）是我们当前的两种选择，在这两种训练模型的方式下，我们可以往里添加自己的个性化数据，最终得到一个领域增强的个性化模型。 对于OpenAI给出的通用化模型（如 Davinci、Curie、gpt3.5-turbo），我们知道，现代社会的行业和知识如此之庞大，每个领域都有自己细分的专业知识。一个典型的应用场景就是智能客服，但同样是客服，保险领域的客服和淘宝店铺的客服需要面对的客户和需要解答的问题就完全不一样。存在这个区域巨大的知识空间，所以我们有必要打造一个个性化的智能客服模型，使用Fine-tuning（微调）和embeding（嵌入）的方式就变得尤为重要。OpenAI给出的模型是通用化的，我们有必要根据自己的实际业务情况进行模型训练，直接使用通用模型是无法满足我们的业务需求的。 这种个性化的模型有着非常广泛的应用价值。使用Fine-tuning（微调）和embeding（嵌入）的方式训练模型，对于提高模型在特定领域的应用性能有着显著的效果。我们可以往里添加自己的个性化数据，让模型更好地适应我们的业务场景，并取得更好的效果。 总的来说，使用Fine-tuning（微调）和embeding（嵌入）的方式训练自己的个性化模型十分重要。这种个性化的模型可以让我们更好地适应特定领域的业务需求，提高模型的应用性能。当然，同时，我们也需要注意到，模型的训练需要大量的数据和计算资源，并非一件容易的事情。因此，在使用Fine-tuning（微调）和embeding（嵌入）的方式训练模型时，我们需要权衡利弊，理性分析，以求得到最佳的结果。