[模型微调] Chatgpt大模型微调，模型区别，如何针对不同任务选择具体的模型

使用 OpenAI 的 API 对模型进行微调时，选择正确的基础模型至关重要。以下是可用模型的说明以及如何选择适合您特定需求的模型的一些建议。

可用于微调的模型
OpenAI 提供了一系列用于微调的模型，每个模型适用于不同的任务和功能：

GPT-3.5 Turbo（推荐型号）：
gpt-3.5-turbo-0125：提供更高的准确性，并且已更新以更有效地处理请求的格式。
gpt-3.5-turbo-1106：功能改进了指令跟踪和 JSON 模式支持。
gpt-3.5-turbo-0613：适合各种应用程序的稳定版本。

Babbage 和 Davinci：
babbage-002和davinci-002：旧型号对于不太艰巨的任务仍然有效。

GPT-4模型：
gpt-4-0613：提供增强的函数调用支持。
gpt-4-turbo：结合视觉功能和先进的 JSON 模式功能，适合最复杂的任务。

为什么要选择特定模型？
任务复杂性： GPT-4 模型（尤其是 turbo 和 vision 变体）专为复杂推理和多语言任务而设计。它们在基准测试中的表现优于之前的模型，并提供广泛的上下文窗口。
特殊功能：某些模型具有独特的功能，例如视觉功能或增强的 JSON 模式，这对于特定应用至关重要。
遗留兼容性：gpt-3.5-turbo-instruct如果您的项目是围绕旧的 API 端点构建的，则可能需要类似的模型。

版主建议

选择正确的基础模型很大程度上取决于您的特定需求以下是版主总结的不同环境中的用法，全是经验之谈，具体看您的需求。

为了全面提高响应的准确性和格式，gpt-3.5-turbo-0125通常就足够了。
对于最先进的功能，包括处理图像和复杂的数据结构，请考虑gpt-4-turbo。
如果您的项目需要与旧系统兼容，或者任务要求不高，那么较旧的 GPT-3.5 模型可能更合适。