GPT-3.5中文中医问答微调实战，轻松玩转OpenAI！

人工智能

2022-12-07 17:45:07

GPT-3.5中文中医问答微调：打造专属中医知识库

简介

OpenAI的GPT-3.5模型以其强大的语言处理能力著称，在自然语言处理领域有着卓越的表现。如今，你可以利用GPT-3.5的强大功能，针对中文中医问答领域进行微调，打造出专属的中医药知识库。

微调步骤

1. 注册OpenAI账号并获取API Key

首先，你需要注册一个OpenAI账号并获取API Key，这是访问OpenAI API服务的必要条件。

2. 准备数据

收集高质量的中文中医问答数据非常重要，这些数据将作为GPT-3.5微调的训练集。数据应该涵盖广泛的中医知识，包括理论、诊断、治疗等方面。

3. 调用API进行微调

使用OpenAI官方提供的API，将准备好的数据发送给GPT-3.5模型进行微调。这可以通过Python代码或OpenAI提供的交互式界面来完成。

4. 等待微调完成

微调过程可能需要一段时间，具体取决于数据量和模型大小。你可以通过API或交互式界面来追踪微调进度。

5. 部署微调后的模型

将微调后的模型部署到你的应用程序或网站中，即可使用。你可以使用API或其他工具将模型集成到你的系统中。

代码示例

以下是一个使用Python进行微调的代码示例：

import openai

# 加载OpenAI API Key
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 准备数据
data = [
    {"question": "中医中，'气'是什么？", "answer": "气是中医的基本概念之一，是指构成宇宙万物的基本物质。"},
    {"question": "中医中，'血'是什么？", "answer": "血是中医的基本概念之一，是指人体内循环的液体。"},
    {"question": "中医中，'津液'是什么？", "answer": "津液是中医的基本概念之一，是指人体内分布于各组织和器官之间的液体。"},
]

# 微调模型
response = openai.FineTuneRequest.create(
    training_phrases=data,
    model="text-bison-001",
)

# 等待微调完成
while response.status == "pending":
    response = response.refresh()

# 部署微调后的模型
model = openai.Model(response.fine_tuned_model)

# 使用模型进行预测
response = model.predict(
    prompt="中医中，'痰'是什么？"
)

# 打印预测结果
print(response.candidates[0].output)