第十八章：自我指导学习资源

自我指导学习资源 本课程使用了多个核心资源，包括来自OpenAI和Azure OpenAI的参考资料，以帮助理解术语和教程。以下是一些非全面的列表，供您自己进行自我指导学习。 主要资源 标题/链接 | 描述 使用OpenAI模型进行微调 | 微调通过在比提示中能容纳的例子多得多的情况下进行训练来改进少样本学习，从而节省成本、提高响应质量，并实现更低延迟的请求。了解OpenAI提供的微调概述。 什么是Azure OpenAI中的微调？ | 了解什么是微调（概念），为什么应该考虑它（动机问题），应该使用什么数据（训练）以及如何衡量质量 使用微调自定义模型 | Azure OpenAI服务允许您使用微调将我们的模型定制为您的个人数据集。学习如何使用Azure AI Studio、Python SDK或REST API对选定模型进行微调。 LLM微调建议 | 大型语言模型（LLMs）可能在特定领域、任务或数据集中表现不佳，或者可能产生不准确或误导性的输出。何时应考虑微调作为解决方案？ 连续微调 | 连续微调是一个迭代过程，选择一个已经微调过的模型作为基础模型，然后在此基础上进一步微调新的训练示...