文本生成技术一直是人工智能领域的研究热门之一。chatgpt作为最近新兴的nlp模型,在文本生成领域也遭到了愈来愈多的关注。许多同学都开始使用chatgpt来生成文章。但是,由于chatgpt模型的开源特性，提供给大家的通常是已训练好的模型，如果希望在某一方面的表现上取得更好的效果，通常需要进行微调。本文就是想帮助那些想要通过模型微调提高文本生成质量的chatgpt同学，希望能够给大家提供一些帮助。

一. chatgpt模型微调介绍

chatgpt是基于Transformer模型的语言模型，是由OpenAI发布的一种NLP模型。chatgpt刚发表的时候，就取得了很多好评。模型结构简单，采取基于无监督的预训练方式，具有极高的扩大性。chatgpt的开源特性，吸引了大量的研究人员参与了模型的调优和改进。

模型微调是指基于已预训练好的模型，使用用户自己的数据集进行进一步训练，以适应本地的需求。chatgpt模型微调可以通过更改训练数据集、模型参数和网络结构等方式进行。通过这类方式，可以提高模型的预测准确率和泛化能力。

二.聊天对话文本微调实践

1. 数据集准备

首先准备一个数据集，这个数据集可以是来自聊天记录的文本；也能够是关于某个特定主题的文本数据集；还可以是从互联网上收集的专业知识库，以此作为该领域的样本数据。最好是原始文本格式。

2.数据预处理

在开始训练之前，我们需要对原始数据进行预处理，将其转换为模型所能接受的格式。这步操作是非常重要的,可以通过使用tokenizer进行。

3. 设计模型

chatgpt模型默许提供了GPT⑵、GPT⑶等模型，在微调时可以直接使用官方提供的预训练模型。这里可使用GPT⑵模型，比较合适普通的文本生成任务。还可以依照具体需求针对性地设计一个更加准确的模型（固然，这需要具有一定的技术功底）。

4. 模型训练

通过数据集，我们使用训练数据去不断迭代，实现微调模型对我们具体任务的适应。

5. 模型测试

比较难堪的是，模型训练完以后如何测试模型呢？这里，我们建议使用Perplexity(困惑度)，这是用来评价语言模型好坏的无标注指标。困惑度越低，越好。

6.模型部署

文本生成的利用非常广泛，可以嵌入移动利用、语音助手、智能客服中等等，只需要将模型部署到云上，便可随时提供服务。

三. tips

微调的效果跟数据集、模型设计和超参数等多种因素有关。因此，建议在模型微调进程中，需要注意以下几点：

1.粗稍微调-在调剂模型参数之前，先用计算能力较小的资源进行模型微调，并对结果进行感性分析.例如:使用较小数据调理2⑶次进行预训练，并且能够大致感遭到生成文本的质量。如符合期望则可进行下面步骤的更好的微调。

2. 手动挑选文本-模型的效果非常大程度上依赖于训练数据集本身质量，因此需要挑选文本质量较好的内容.

3.调剂模型参数-进行模型微调时，可以调剂一些参数(类似于词典修改N-grams数量），具体调理可以根据区别的数据集及需求。

四. 结论

我们通过上述步骤介绍了chatgpt的微调方法，希望对各位初学者有所帮助。相信在努力地学习模型的微调，其实不断迭代、优化的进程中，你一定会体验到训练进程中的乐趣。