OpenAI Platform

ユーザーの入力に対する応答を追加で学習させることで、モデルを目的の用途に調整できる機能。

非常に強くフィットさせるためエポック数に注意。

Common use cases

Some common use cases where fine-tuning can improve results:

• Setting the style, tone, format, or other qualitative aspects
• Improving reliability at producing a desired output
• Correcting failures to follow complex prompts
• Handling many edge cases in specific ways
• Performing a new skill or task that’s hard to articulate in a prompt

モデル自体にテコ入れするため、プロンプトで説明できない or しきれないものを積極的に学習させると効果的。

よくある質問

• どのくらいのデータが必要？
  • 最低50セットくらい。量に比例して品質は上がっていく。