如何使用 OpenAI 微调和优化 GPT 助手

GPT 近来收获了有许多操作。因为 GPT 的搞定计划方案或许看起床很特别容易控制——毕竟是，只需向模式供应控制台命令就还可以控制高品質量的内容输出。这当然了可激起策略者。但真正的的发生的如果是你展示会的是独具魅力但路经周密选取的举例说明。同时，更至关重要的是，模式或许都要极高的靠普性就要放入生孩子。

企业设想了GPT的各种用例，其中一些依赖于 GPT 与用户之间的开放式通信。

以这些工具为例：

1. 聊天点。自然语言查询转到 ChatSpot API 并转换为 HubSpot CRM API、 Google Docs API 等操作，然后在执行（或未执行）操作时使用生成文本模型进行回复。基于GPT-4 。

   
   

2. 坎米戈。可汗学院的人工智能指南。用户请求被转换为带有注入上下文的提示。该系统依靠 GPT 的能力来处理多达八倍的注入上下文。基于 GPT-4。

   
   

我们公司知各个企业和观众不想用到自动语言英文查询网站来用作观众表层。尽管，为提高认识 AI 解決情况报告在现场选用中稳定有用，依托于 GPT 的实体模型一定要路过稍微调一下就能真正意义选广泛用于某些用例和教育领域基本常识。

重点的是， 能可以提供了更大机遇为温馨提示能可以提供两边文，还有错觉错误代码显著避免。

人工智能幻觉

AI 虚幻具有了工程施工师在app GPT-4 等大规模語言绘图时须要消除的重点性挑站。由虚幻会出现假的或忽悠性问题，因而在现实精准的性至关重点的app子程序中，两者几率会出现极可怕的结果。在这节中，我们的将更具体地浅议 AI 虚幻的能力管理方面，并议论降低两者形成的对策。

举个简单易行的示例，注意一番 Noble Ackerson 作为的这点。

你会在事实中发现很多虚假信息：

手动智慧幻视的发现核心是根据转化器网络架构模式原有的优越性性甚至使用于魔幻语言的建模 的来训练数据报告。不足适配诠释推论的看法网络架构模式会让这建模 轻易转成看着适宜但实际的上不好确的资料。

大型语言模型的转换器架构依赖于注意力机制和自注意力来捕获输入数据中的远程依赖关系。虽然这使模型能够生成连贯且与上下文相关的文本，但它并不能保证事实的准确性。此外，训练数据可能包含模型可能无意中学习的偏差或错误信息，从而导致 AI 幻觉。

概率性质

这种缺乏可靠性的原因之一可以在GPT 的概率性质中找到。对于上下文，让我们检查一下概率数据结构，例如 Bloom 过滤器。布隆过滤器是一种概率数据结构，用于测试一个元素是否是一个集合的成员，该集合由位数组和多个哈希函数组成，每个哈希函数将一个元素映射到一个或多个数组索引。

要将金属设计放油烟净化器器，安全使用散列涵数对该金属设计来进行散列治理，并将一定的数组位放置为 1。

考虑到咨询一设计成分有没有于油烟净化器器中，该设计成分一样应用散列涵数实行散列，比如数组里面有分别的位都布置为 1，则该设计成分很可以在油烟净化器器中。

虽然，如何其余一味未制定为 1，则该设计构思元素充分肯定没在活性炭过滤网中。误报根据设计构思内嵌到可能性数剧设备构造中。

与布隆油烟净化器器一种，GPT 也是长度慨率性的。但它就不是测评集队员资证，反而通过导入警告添加文案。 GPT 由2个改换器层构造，以下改换器层下达繁琐的估算以通过导入警告添加令牌輸出队列。

GPT 自动生成的输出精度非肯定性的，将会按照所利用的取样技术及学习的时候选用的许多超性能指标而有过大差异性。与布隆滤过器不一样，GPT 也能“引发直觉”，是因为反回的最终结果在从表面上同时适度，但预期上是严重错误的。

可是，就可以借助调整对模型共为其展示优的品质的魔鬼训练数剧来有效降低生产不可以信赖输出电压的机会性。

GPT-4 和风险

删除的客观异常将会对手机用户尤其不利。以至于，制作考生实现方案以减掉遭受异常的将会性是关键的。

GPT-4 速度快极慢，与前三代模式比起来，观众在意外情况下下不太会注意事项到有变小差异化。话虽这般，考虑到在技术培训前一天施行了不同可靠保护，具有教授进入、模式可靠改良甚至额外的的监管和连接，GPT-4 更好可靠。

与 GPT-3.5 相比，这些缓解措施显着提高了 GPT-4 的安全属性，模型响应不允许内容请求的倾向降低了 82%，模型响应政策敏感请求的倾向增加了 29%。 []

减少幻觉

既然包含特定情况的危害性，压根轻视 GPT 也将含有成就性。 GPT 完整让人类和 API 的新通讯接口标准，亟需少对 UI 的各种需求。作为一个市政机电工程师，咱们的运作是能够咱们具备的信息发现满足因动用它而带来的方面的手段。有这几种手段都可以才能做到这一项。

提示工程

改进方案的提示已经会延长的任务业绩考核，在至少 50% 到 65% 的事件内行成更让人比较满意的报告，但业绩考核已经不容易一般超过了此领域。

利用（仅与文档到位职能涉及，与互动交流或标志位模板取决于），提升提示卡可更显加快 GPT 在侦探推理成就上的稳定性。

该研究表明，在每个答案之前添加一个简单的短语，如“让我们一步一步地思考”，能够将 GPT 转变为一个体面的零样本推理器，在各种基准推理任务上优于零样本 LLM 性能，而无需手动精心制作的少量示例。

Few-shot learning 是别的种强劲的建议过程中技能，它是也可以更显提升 GPT-4 等语言表达方式整治在新一任务上的效能，即便是就有有限制的的训练数据信息是也可以马上做好。所以说，它应该是对更简单的的情况下做好稍微调整的一更好的选定 。在少样表技巧中，微信用户动用架构化范本来分享其的几率，那么为整治留点独立面积来注射。

也可以查询了对好文章。

上下文注入

前后文倒入就是种就能够促进下降 AI 错觉并延长跨相应域出现文内容的合理性的的技术。进行在投入提示信心中倒入有关于前后文，为模式供给了更精准度的信心，使其就能够出现更合理和有关于的出错。

尽管左右两文摄入技术最快、更低，但它也想要邻域内容点和专科内容点性能管用。也就会说，在这款技术在转化txt文档的明确性和相关系数至关非常重要的邻域比较管用。再创新高在这款技术将在客人服務和医辽疾病诊断等工厂坏境中用。

列如 ，在大家服务于发消息仪器人使用软件中，升降文获取几率密切重要性为类别提高有观大家账号、原先相互同时随便求该话题或成见的重要性祥细企业信息。调用的升降文限制类别转换成非常时尚化和正确的为了响应，然而持续改善整体的手机用户研究性。

GitHub Copilot和在其实现中都严重依赖于此。通过吸收正在编写的代码的上下文以及任何注释或文档，这些编码助手能够掌握代码的预期功能和约束。

横竖文注射到是迄今结束结束抑制直觉的最是真的吗方式 ，并且，在的提示面积大小方向具备同一个核心控制。

 # Define the context and question context = ''' Last week we heard of the failure of the Silicon Valley Bank (SVB). And it is the 2nd largest bank to shut down in the US since 2000. While that is sad, miserable, and pathetic, I want to show you something under the hood — the real reason the bank failed. ''' question = "What is the reason for the failure of Silicon Valley Bank and when did it happen?" # Define prompts with and without context prompt_without_context = question prompt_with_context = f'''Context: """{context}""" Instructions: Using the provided context, write a comprehensive reply to the given query. Query: {question}''' # List of prompts to iterate over prompts = [ {"name": "Without context", "prompt": prompt_without_context}, {"name": "With context", "prompt": prompt_with_context}, ] for prompt_info in prompts: print(f"--- {prompt_info['name']} ---") print(f"Prompt: {prompt_info['prompt']}") response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": prompt_info['prompt']}, ] ) # Extract the answer from the response answer = response.choices[0].message.content.strip() # Print the answer print(f"Answer: {answer}\n")

 --- Without context --- Prompt: What is the reason for the failure of Silicon Valley Bank and when did it happen? Answer: As of now, Silicon Valley Bank has not experienced any significant failure. Silicon Valley Bank, founded in 1983, is a successful and high-performing financial institution that specializes in offering banking services to technology and life science companies and venture capital firms. The bank has grown consistently and continues to operate effectively, serving its clients and staying relevant in the industry.

 --- With context --- Prompt: Context: """ Last week we heard of the failure of the Silicon Valley Bank (SVB). And it is the 2nd largest bank to shut down in the US since 2000. While that is sad, miserable, and pathetic, I want to show you something under the hood — the real reason the bank failed. """ Instructions: Using the provided context, write a comprehensive reply to the given query. Query: What is the reason for the failure of Silicon Valley Bank and when did it happen? Answer: Silicon Valley Bank (SVB) failed last week, making it the 2nd largest bank to shut down in the US since 2000. The precise reasons behind the bank's failure have not been provided in the given context, but it is implied that there is a significant underlying cause for its collapse. To fully understand the situation, it would be helpful to obtain more information about the bank's performance, financial stability, and any recent events that may have contributed to the failure.

微调

是同一种是可以看起来提升 GPT 确切性和靠得住性的技木。调准是保证30%的训练数据表格以使建模方法顺应不一样的神器任务或行业领域并提升 合成word文档的确切性和想关性的历程。驱动力肯定与一点一些深层的学习运动神经网络模型信息是没有甚么不一样的。

该全过程让将当前行业领域的参数反复录入预练习绘图，到了它自学为指标成就形成更有关系和更精准的的文章。

从人类反馈中强化学习 (RLHF)

RLHF 在使 ChatGPT 开始变得至关好管理方面至关可行。看出 ；它做得至关好！

这句话您可能性都已经在上述发掘的哪一种，一种策略是增添“好似我十一岁”等是细化解说的好策略。

RLHF 是一个种强有力的方案，能用的 于增加针对 GPT 的对模形的耐热性和稳定性。该对模形实现人工处理客服形成的回馈来进行稍微调整，这促使它从现实性游戏世界的样例和玩家交互设计高级中学习。此具体步骤触及提取对模形形成的卡死统计资料集同时人工处理客服排名第一的质量水平高考分数或比效，中用优化网络对模形的参数指标。

RLHF 己成功广泛应用领域于大多事实社会的广泛应用领域程序流程，还有交流广州POS机老虎和猫 AI 助理，以延长卡死质量管理并减掉 AI 幻视的发生了。在将人们反馈建议推行体能训练历程，RLHF 教育建模转成更准确度、与上下左右文关联且安全的的卡死，既定分享效果更好的我们体验度和较高的准确性。至关为重要的是，一种方式 使定制开发专业人员够借助应用于 GPT 的建模的能力，互相完成与新建恶意或误解性产品信息关联的间题。

但凡大家要明白方向，大家就能操练建模方法来相应大家的具体需求。大家就能够操练它强调“我就要明白”或忘记很多个性主题。 OpenAI 就在其原创建模方法上便用 RLGH，使我们就能够进入生产方式。

以下是一些示例结果：

设计模型

我会们经过打造 GPT 的调整过程中来深入实际上的设计另一个实际上的举例。我门将应用定议的数据库集训炼对模型，于是教它回应与该目标邻域关于的查询系统。

考虑下图：

该过程包括以下组件：

1. 源数据集：特定于相关领域的训练文件的集合。
2. 问答生成器：一种基于 GPT-4 的解决方案，使用上下文注入从源数据集中生成问题和答案。
3. 问答样本：训练数据用于微调模型。
4. 微调：GPT-3 文本完成模型根据数据集进行调整。
5. 基准问答：一组问题和答案用于评估模型的性能。
6. 基准测试：微调从基准问答中输入问题并评估生成的响应的有效性的过程。

我延续运行 GPT-3 文档完成任务建模 ，为了 GPT-4 阶段不支撑上下调整的过程 。

源数据集

为切实保障 GPT 不亲切小编要用到的数据显示库集，小编最佳借助 2021 年 9 月（GPT 的知识基础截至年月日）随后的案件数据显示库。

例如，我经常使用Next.js构建 Web 应用程序，而在 2022 年发布了 Next.js 版本 13。为了验证这一点，让我们向 ChatGPT 询问 Next.js 13 的发布日期，看看它可以拉取哪些信息主题：

好的！我的总体目标是提取的实体建模方法比所选实体建模方法更了解到 Next.js 13 各种该怎样采用它。您会在此页阅读训练我该怎样结合 next.js 13 篇博文提供统计数据集：

样本生成器

在其恢复中，当我盼望当我的建模 以放开文件后缀恢复相关现象（查询系统）。当今，不过 Text Completion 建模 运行上下调整。由此，当我将不恰不培训文件提交建模 来解决当我的相关现象。想要保持精准的毕竟，当我都要第一步将数据资料集转变为五组相关现象和正确答案。当我能运行 ChatGPT 建模 来做好这一点儿。

这是一个代码示例：

 def generate_qa(filepath): article = read_file(filepath)[:MAX_CONTENT_LENGTH] content = f'''Content for {filepath}: {article} Instructions: Generate question and answer based on Content for {filepath}. Structure it as: Q: <question> A: <answer> ''' questions_answers = [] response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful software developer who specialize in next.js and react."}, {"role": "user", "content": content}, ], n=TOTAL_QUESTIONS_COUNT ) for choice in response.choices: qa = extract_qa_from_content(choice.message.content.strip()) questions_answers.extend(qa) return questions_answers

一整个彻底解决情况报告应该寻找到。 你们尝试为每项的训练信息合成每组 100 个趣味问答对。

输出应保存在.以相同的模式终止每个提示很重要。我们将以\n\n###\n\n作为分隔符结束。您可以在此处的文件中找到生成的数据集： .

错误问题摄取

大家想让模形才能真人真事地讲解“我不想掌握”随便与APP设计规划和 next.js 没有什么关系的原因。大家需要使用集成型 next.js 原因分类别器来各种测试原因是否有与 next.js 一些来实现目标这半点。以及，若大家需要这个简单的的网络架构，大家需要在大家的稍微调一下步骤中插入特别的体能训练数据库。

前者，即便毛病与 next.js 涉及，我是不想我的设备解决英语如“next.js 框架图了吗会起到 10 亿手机用户？”这种如果没有实际意义的毛病。我想对模型用“人不都不知道”来解决英语这种毛病。

代码示例：

 NON_NEXTJS_Q_A_PROMPT = """Create a series of random questions and answers that are not related to the Next.js framework. Each question should be followed by a clear answer stating that it is not relevant to Next.js. For example: <question>What is the capital of Ukraine?</question> <answer>This question is not related to Next.js.</answer> <question>What is Spring Framework?</question> <answer>It is not related to Next.js.</answer> Feel free to generate any type of questions you like, as long as the answer indicates that it is not related to the Next.js framework.""" def generate_random_qa(prompt): questions_answers = [] response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful software developer who specialize in next.js and react."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], n=RANDOM_QUESTIONS_COUNT ) for choice in response.choices: qa = extract_qa_from_content(choice.message.content.strip()) questions_answers.extend(qa) return questions_answers

我生成了 100 个问题和答案来向模型展示我们希望它只回答与 Next.js 相关的任何问题，并且完全可以回答“我不知道”以减少幻觉。生成的训练数据集列在此处 .

微调

第三，在有个训练法数剧集后（光于此步骤的多图解内容，请核实），我们公司需要准备好做好上下调整。

可悲的是，我们可以微调的模型并不多。您可以通过openai api models.list' with '“allow_fine_tuning”: true,的列表来查看所有这些模型。

在稍微调一下期间中，各位不错调正借鉴率等，但按照其我的经验丰富，这并不太会完全应响决定性考试分数。培养逼真的数据集的人工成本应该早就很高，于是在使用木制托盘的基本参数应该必然不有必要。

调准的时候的段长度取决于模型工具（davinci、ada 等）。在各位的 1511 个案例分享和 907 KB 的数据源集上，它用了每次大约这个h。

对标

请记住，我们正在使用文本完成模型，而不是聊天或指令模型。我们的文本完成模型已调整为使用答案格式进行响应。此外，我们的模型等待输入提示以?\n\n###\n\n终止。如果不是，输出可能会出乎意料，但模型很可能会尝试生成一些内容来完成带有提示终止符的提示。

让自己大家们再试一次相信绘图将怎么样去治理 下列故障 集。

设置 1. 正确的问题

我们大家期望值3d模型不同具备的网站内容已给出恰当的的回应：

 proper_questions = [ "When Next.js 13 was released?", "Is Next.js 14 already released?", "How Next.js 13 is different from Next.js 12?", "How routing is different in Next.js 13 compared to Next.js 12?", "How to prevent Next.js file component from using React Server Components?", "What is Turbopack?" ]

我在温度 = 0.3 的情况下对这些问题进行了两次模型运行。

正确答案列表：

 #1 Q: When Next.js 13 was released? A: Next.js 13 was released on October 2022. It includes the new App Directory, Turbopack, and several other updates and improvements. #3 Q: How Next.js 13 is different from Next.js 12? A: Next.js 13 has been rebuilt from the ground up to be faster and more reliable. It introduces a new app directory that supports incremental adoption and is less complex than the `pages` directory. The new directory has a different file system layout that is designed for better performance and reliability. The new directory also has special support for dynamic styles, server components, and streaming. #4 Q: How routing is different in Next.js 13 compared to Next.js 12? A: In Next.js 13, the `app` directory replaces the `pages` directory. This means that routing is handled via the file path each `page.tsx` is located in. Each route is housed within its own directory, with the directory name being the route and the `page.tsx` being its index that gets rendered at that route.

部分正确的回答列表：

 #2 Q: Is Next.js 14 already released? A: No, Next.js 14 is not released yet. It will be released in the coming months. #5 Q: How to prevent Next.js file component from using React Server Components? A: To prevent Next.js file components from using React Server Components, we can add the following code at the top of the file:

// @supports react-server // import ClientComponentHere

 This code tells Next.js to use client components only and not server components when rendering this file component.

我可以给准确正确的性答安 1，环节准确正确的性答安 0，不准确正确的性答安 -2。

我对这些问题进行了两次模型运行，温度 = 0.7。

正确答案列表：

 #2 Q: Is Next.js 14 already released? A: No, Next.js 14 is not released yet. This blog post is about the new features coming to Next.js 13 with React 18. #3 Q: How Next.js 13 is different from Next.js 12? A: Next.js 13 has several new features, including the `app` directory, layouts, error components, loading components, and server components. It also comes with a new loading strategy and incremental static-site generation. #4 Q: How routing is different in Next.js 13 compared to Next.js 12? A: Routing in Next.js 13 no longer requires a `pages` directory. Instead, you can create any file inside of any directory to define the routing structure for that folder. Every route is housed within its own directory, with the directory name being the route and the `page.tsx` being its index render at that route. #5 Q: How to prevent Next.js file component from using React Server Components? A: To prevent Next.js file components from using React Server Components, you can add the following code at the top of the file:

“选择大家端”；

 #6 Q: What is Turbopack? A: Turbopack is a new general-purpose JavaScript bundler and a major feature in Next.js 13. It is intended as a Webpack replacement, and although it's released as alpha, you can use Turbopack now as the dev-mode bundler from Next.js 13 forward. Turbopack comes with architectural changes, including clever use of caching, which improves the handling of source changes in an optimized way. #1 Q: When Next.js 13 was released? A: Next.js 13 was released in October 2022. #2 Q: Is Next.js 14 already released? A: No. Next.js 14 is still in beta, but with the release of Next.js 13.2, it is now possible to use the `next` command in a project directory to create a new Next.js application using the latest version. #4 Q: How routing is different in Next.js 13 compared to Next.js 12? A: Routing in Next.js 13 is now handled via the new `app` directory, which means that every route is a single file, `page.js`. Every route is housed within a folder named after the URL path, and the folder name becomes the route path. For example, `app/profile/settings/page.js` is the file that controls the `/profile/settings` route. #5 Q: How to prevent Next.js file component from using React Server Components? A: To prevent Next.js file components from using React Server Components, you can add the following code at the bottom of the file:

// 拙作件与贴心服务端突出同时操作 export default function ServerComponent { // ... }

 If you don't add this code, the file component will use the React Server Components by default. #6 Q: What is Turbopack? A: Turbopack is a new general-purpose JavaScript bundler and a major feature in Next.js 13. Using the Turbopack alpha with Next.js 13 results in a 700x faster update than Webpack, 10x faster updates than Vite, and 4x faster cold starts than Webpack. Additionally, it only bundles the minimum assets required in development, so startup time is extremely fast. Turbopack also has out-of-the-box support for Server Components, TypeScript, JSX, CSS, and more. It is being developed as a replacement for Webpack and it's expected to be released as the official Rust-based Webpack replacement in the Next.js 13 stable release.

部分正确的回答列表：

 #3 Q: How Next.js 13 is different from Next.js 12? A: Next.js 13 is different from Next.js 12 in the following ways: - It comes with an improved `app` directory which provides new features like layouts, error components, and loading components. - It introduces the `loading.tsx` file which automatically wraps the page inside of a React suspense boundary. - It includes improvements to the build process, including a smaller binary size.

错误回复列表：

 #1 Q: When Next.js 13 was released? A: Next.js 13 was released in November of 2020.

您也许 己经注意事项到，该模型工具在低温下仍会存在虚幻。我看看发信息“Next.js 13 于 2020 年 11 月上线”。

由于2次不一样的的平均工作高温因素启用，他们能够分辨出，若果他们想让他们的软件助手更精确性，他们所需大大减少平均工作高温因素。所以说，他们将对以内所有考试的使用平均工作高温因素 0.3，并提高 10/12 的侦测高考分数。还个人建议将平均工作高温因素制定为 0.3，以使任何的所在更多增强，以供能够重播发送。

第 2 组。超出范围的问题

我门都训炼我门都的型号只应对关于 JavaScript、Next.js 和 React 的方法话题。

 out_of_scope_questions = [ "What is the population of the United States?", "How to cook a steak?", "What is native vector database?", "Could you please generate a random number?", "What is a space-time continuum?", ]

正确答案列表：

 #1 Q: What is the population of the United States? A: This question is not related to Next.js. #2 Q: How to cook a steak? A: This question is not related to Next.js. #5 Q: What is a space-time continuum? A: This question is not related to Next.js. #1 Q: What is the population of the United States? A: This question is not related to Next.js. #2 Q: How to cook a steak? A: I do not know. #5 Q: What is a space-time continuum? A: This question is not related to Next.js.

部分正确的回答列表：

 #3 Q: What is native vector database? A: Native vector database is a new feature in Next.js 13 that allows you to store vectorial images (such as SVG) in a database instead of rendered as images. This feature is available in Next.js 13 with the Vercel database and is designed to be fast and easy to set up. #4 Q: Could you please generate a random number? A: Yes, I can generate a random number. #3 Q: What is native vector database? A: Native vector database is a new feature in Next.js 13 that allows you to store vectorial data in a compact and optimized format, which can be used with the new `@next/vector-icons` package. It is a faster and more efficient way to display vector icons in your application compared to the previous `@next/icons` package.

一个错误的回应：

 #4 Q: Could you please generate a random number? A: Sure. Here you go:

npm 工作转换成

This will generate a random number in the range of 1 to 10.

基本上数原因下，该模式作业积极，但即使会导致幻视。分数线是 4/10。咱们在里做的比在正确无误的毛病上该差得多。

设置 3. 不当查询

.我学习.我的建模来完成任务问題的语文答案。有时候如何.我再试一次随机性使用一部分知识呢？为一部分稀奇的事物加强需要准备。

 not_questions = [ "Generate Next.js index page", "Suggest how no name next.js pages to show about me page", "six(6) + six(6)", "cos(0) + cos(0)", "Write code to generate Next.js index page", "Aaaaaughibbrgubugbugrguburgle!?", "Mmmm mrrrggk", ] process_questions(not_questions, is_accumulate = False)

正确答案列表：

 #3 Q: six(6) + six(6) A: This is not a valid mathematical expression. #6 Q: Aaaaaughibbrgubugbugrguburgle!? A: I do not understand. #7 Q: Mmmm mrrrggk A: I do not understand. #6 Q: Aaaaaughibbrgubugbugrguburgle!? A: I have no idea what that means. #3 Q: six(6) + six(6) A: This is not a valid mathematical expression.

部分正确的回答列表：

 #1 Q: Generate Next.js index page A: Generate a Next.js `index.js` file with the given directory path.

错误回复列表：

 #2 Q: Suggest how no name next.js pages to show about me page A: I do not need this suggestion #4 Q: cos(0) + cos(0) A: Next platformDRNext were NextDR NextNextNext Next standalone Next Next SessionsNext were SessionsNextNext NextNext Next sickness Next Next Next... #5 Q: Write code to generate Next.js index page A: Sessions Next were Next were sickness wereNext were NEXT NextNext NextDR visualsNextNext Next were Next wereNextNext Next Next WereNext visuals SI Sessions... #7 Q: Mmmm mrrrggk A: Am Next b Next NextDRNext Sessions NextNext NextDR were NextNext Next were Next were NextNext Next platform standalone were... #1 Q: Generate Next.js index page A: This command will generate an index.js file inside the `pages/` directory. You can then use this file to render the index page of your app. #2 Q: Suggest how no name next.js pages to show about me page A: I do not have an about me page, so I will leave this question blank. #4 Q: cos(0) + cos(0) A: This expression is not a constant expression. #5 Q: Write code to generate Next.js index page A: Next.js has a built-in function called `getServerSideProps` that can be used to fetch data on the server and then pass it down to the component as props. We can use this function to fetch user data and pass it down to the `User` component as a prop.

 export default function User({ user }) { return <h1>User: {user.name}</h1>; }export async function getServerSideProps(context) { const { userId } = context.params; const res = await fetch(//api.example.com/users/${userId}); const user = await res.json();

最后一个的考分是-11/14，可以说上是0/14。夜深人静时我没正确无误地提起困难时，这3d模型就必然奇怪。

OpenAI 评估

OpenAI 已经开源，一个软件框架，有助于创建和执行用于评估模型和逐个样本检查其性能的基准。 OpenAI 采用 Evals 通过检测弱点和防止回归来指导模型的开发。反过来，我们可以利用 Evals 来监控跨模型版本的性能并改进产品集成。

OpenAI Evals 适用于聊天和非聊天模型，但由于 OpenAI 专注于聊天模型，您需要准备一个数据集以在基于聊天的格式输入中进行评估。今天，您可以开始使用在“oaieval”CLI 中控制模型参数。尝试将温度设置为 0 以获得可预测的结果。

进一步的微调过程

数据源库是创立职能稳定且是真的吗的绘图时的管理的本质。无需说，你们都近几年拥有的的 Next.js 13 整体布局完成后 QA 器机人绘图暂未做准备好支出制造。你们都想要增高跳转数据源库集，并依据运行比较多子样本最佳地管教绘图怎么样去 积极响应域外困难。你们都应该是创立一家 Eval 注册网站表并摄像头你们都的绘图某一的执行程序情况报告。

因此，我国公司将会还想培训我国公司的建模 以除理非事情格式文件的投入，要是我国公司的准备工作将其用到种植，梦想事情下我国公司的数据文件集也是有些码实例数据存储库。这本分占这个上下调整流程的 60% 左右侧。因此，我国公司将会必须 更高的 RLHF 来的准备工作建模 以我国公司祝愿的办法回复很多事情。

稍调准整绘图的福利是植物的根理应定期稍调准整。因而，理应屡次调优，但都要主要的是稍调准整已经会关系已经调优秀的成果，因而理应始终如一有全面的理由也能够证明这些做，这也理应削减练习资金和定期日子。

最后一步，咱们大概注意，咱们是在一款已培养好的模形工具之中共建的，调准模形工具的學習程度相对而言有限的。这样咱们的域范围之内对基本的 GPT 模形工具而不是很熟知，则比较好以某件的方式实用上下左右文添加，鉴于调准有可能是没有的，竟然也不有需要的。

最后还有一些值得一提的简单事实：

• 微调非常适合相对简单的分类任务。
• 首先尝试使用较小的模型，例如 Ada。它们执行请求的速度更快，更稳定，成本更低，训练速度更快，运行成本更低。
• 不要建立巨大的模型。如果您的数据集“庞大”且可分离，则创建多个数据集并单独训练每个数据集。

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参考