主要观点：OpenAI 文档指出微调可通过提供更高质量结果、训练更多示例、节省令牌及降低延迟请求来充分利用模型，作者验证微调 OpenAI 模型的价值，过程包括准备训练数据（用 ChatGPT 4 生成随机输入和提示，生成训练数据集）、上传数据并启动微调过程、使用新模型 ID 运行后续提示，以提取地理位置的提示为例，微调花费约 20 分钟且成本不超 5 美元，测试套件涵盖各种边缘情况，微调模型在所有测试中表现出色，响应时间减少 40%-70%，但成本约为 gpt-3.5-turbo 模型的 6 倍，通过创建表格记录每次交互并标记边缘情况可迭代改进模型，优化速度时微调有改进，优化成本或准确性时值得。
关键信息：

• 微调可提供多种优势。
• 准备训练数据的步骤。
• 微调的时间和成本。
• 测试结果及与非微调模型的对比。
• 关于训练提示的注意事项。
• 记录和迭代改进模型的方法。
  重要细节：
• 用特定格式准备训练数据。
• 不同模型的成本差异。
• 记录交互的数据库表创建方式。
• 初始方法的不足及改进方向。