使用微調模型進行推理：傳遞訊息

二戰期間，六三八的婦女們精心處理了無數信件，確保每封信都送達了預定的收件人手中。 他們的工作直到交付才完成。 在人工智慧領域，推理反映了這一關鍵的最後一步。微調模型後，推理會驗證其在真實世界資料上的效能，確認其準確執行訓練任務的能力 - 無論是分類、摘要或其他專門功能。

以下 Python 範例示範了使用經過微調的 OpenAI 模型進行推理。 在這裡，我們將文章分為以下類別：商業、科技、娛樂、政治或體育。

<code class="language-python">fine_tuned_model = "ft:gpt-3.5-turbo:xxxxxxxxxxxx"

system_prompt = "Classify this article into one of these categories: business, tech, entertainment, politics, sport"

user_input = "A new mobile phone is launched"

try:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=fine_tuned_model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_input}
        ]
    )
    print("Model Response:")
    print(response.choices[0].message.content)  # Access the content directly
except Exception as e:
    print("Error during inference:", e)</code>

歷史類比

就像六三八驗證每個字母的目的地一樣，推理驗證了我們微調的模型在對新資料進行分類時的準確性。這是最後的品質控制步驟，確保我們的「郵件」（使用者查詢）到達正確的「目的地」（準確的分類）。

最後階段證實了模型在處理實際應用程式方面的可靠性，證明了在早期微調過程中投入的時間和精力是合理的。

以上是使用微調模型進行推理：傳遞訊息的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！