chatgpt的fine-tune微调与embedding操作入门
ChatGPT的微调fine-tune和embedding的区别在于它们的作用和实现方式不同。
Fine-tune是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行微调，以提高模型在该任务上的性能。在ChatGPT中，fine-tune可以用于针对特定领域的聊天机器人任务进行微调，以提高模型在该领域的表现，比如某个行业的聊天对话数据私有化数据需要自己训练微调模型，这个时候就可以用fine-tune了。
可以参考这文章 https://blog.bfw.wiki/biji_16785172261293360036.html而embedding是指将文本数据转换为向量表示，以便于计算机进行处理。在ChatGPT中，embedding是将输入的文本转换为向量表示，以便于模型进行计算和预测。embedding可以理解为不同语句与词语在向量空间中的位置，位置越近越相似，可以用embeding来聚类、相似度计算。
chatgpt可以将文字转换成向量的形式，如下图：
转换完成后，你可以用相似性计算函数来相似性
因此，fine-tune和embedding的作用不同，fine-tune是针对特定任务的模型优化，而embedding是将文本数据转换为向量表示。
{{collectdata}}
网友评论0