使用微调模型进行推理：传递信息

二战期间，六三八的妇女们精心处理了无数信件，确保每封信都送达了预定的收件人手中。 他们的工作直到交付才完成。 在人工智能领域，推理反映了这一关键的最后一步。微调模型后，推理会验证其在真实世界数据上的性能，确认其准确执行训练任务的能力 - 无论是分类、摘要还是其他专门功能。

以下 Python 示例演示了使用经过微调的 OpenAI 模型进行推理。 在这里，我们将文章分为以下类别：商业、科技、娱乐、政治或体育。

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)

历史类比

就像六三八验证每个字母的目的地一样，推理验证了我们微调的模型在对新数据进行分类时的准确性。这是最后的质量控制步骤，确保我们的“邮件”（用户查询）到达正确的“目的地”（准确的分类）。

最后阶段证实了模型在处理实际应用程序方面的可靠性，证明了在早期微调过程中投入的时间和精力是合理的。

以上是使用微调模型进行推理：传递信息的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！