02　打造自己的创新创业新风口

如果需要在未来的商业世界中占有一些之地，对于大多数中小企业和创业型企业来说就是利用OpenAI（或者其他企业）的接口和自己手里的数据形成一个小领域的优势。这可能就属于一个“多快好省干创业”的好机会。除了上一个话题中提到的OpenAI公司已经做好的一些示例接口以外，还可以使用微调训练（Fine-tune training），这就相当于为自己的应用程序定制模型，因为OpenAI的模型已经通过互联网上的大量文本进行了预训练，所以用户只需要用自己的数据让模型进行“少量学习”即可达到好的结果。

通过使用微调可从OpenAI提供的模型中获得更多收益：

比即时设计更高质量的结果；

能够训练更多案例；

节约成本；

缩短延迟时间。

在用户自己的OpenAI账户中可以看到使用微调模型的情况，如下图所示。

目前OpenAI可供使用的微调模型只有davinci、curie、babbage和ada。

虽然这些基础模型在各种自然语言处理任务方面表现出色，但是微调这些模型时，使用更高质量的训练数据确实可以有效提高微调效果，增强模型的泛化能力。例如，在进行文本分类任务时，使用更多、更准确的标注数据可以提高模型的分类精度；在进行对话生成任务时，使用更多真实对话数据可以提高模型的自然度和准确性。

此外，还有一些其他的技术可以帮助提高模型的微调效果，例如调整模型的超参数、使用更好的优化算法、增加模型的深度和宽度等。这些技术都可以帮助提高模型的泛化能力，使其在真实世界的应用中表现更好。