Ross Lazerowitz 花费 83.20 美元基于 140,000 条 Slack 消息（10,399,747 个令牌）创建了一个微调的 GPT-3.5 Turbo 模型，并将其整理成适合与 OpenAI 微调 API 一起使用的 JSONL 文件。
然后他告诉新模型“写一篇关于即时工程的 500 字博客文章”，它回答“当然，我早上会做这个”。
原文： http://simonwillison.net/2023/Nov/8/fine-tuning/#atom-everything
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Ross Lazerowitz 花费 83.20 美元基于 140,000 条 Slack 消息（10,399,747 个令牌）创建了一个微调的 GPT-3.5 Turbo 模型，并将其整理成适合与 OpenAI 微调 API 一起使用的 JSONL 文件。
然后他告诉新模型“写一篇关于即时工程的 500 字博客文章”，它回答“当然，我早上会做这个”。
原文： http://simonwillison.net/2023/Nov/8/fine-tuning/#atom-everything