OpenAI发布GPT-3.5-Turbo-Instruct：强大指令遵循模型详解

OpenAI最新发布了GPT-3.5-Turbo-Instruct，这是一款强大的指令遵循大模型。尽管官方没有发布官方博客介绍，但我们将在本文中详细探讨这一模型的特点以及其在人工智能领域的价值。

OpenAI 推出了 GPT-3.5-Turbo-Instruct，用来替代原先的一些模型，如 'text-davinci-003'。该模型是 InstructGPT 3.5 类模型，并且训练方式与之前的 Instruct 型号类似，如 'text-davinci' 系列，同时保持了与 'turbo' 模型相同的速度。该模型的定价与 GPT-3.5-turbo 4K 相同。推特用户 @hwchase17 说到，该版本模型可以在就旧的完成端点使用，并表示这个版本很'健谈'，但是作为智能体的话并不理想。有网友在使用过程中表示，该模型在一些情况下能更好的完成工作。例如，用户想让它生成较大的代码块时，它不会只是给出一个示例，而是直接生成一个很长的代码。

这次OpenAI 开放 GPT-3.5 Turbo 微调接口，并非像 llama 一样开源模型让大家下载，而是可以企业可以把自己的数据带到模型里，训练出企业专属的大模型，能在局部任务里，通过微调 GPT3.5 Turbo，能超过GPT-4的水平. 'Early tests have shown that fine-tuned GPT-3.5 Turbo can match or ...'

GPT-35-Turbo 和 GPT-4 模型是针对对话接口进行了优化的语言模型。该模型的行为与旧的 GPT-3 模型不同。以前的模型是文本输入和文本输出，这意味着它们接受了提示字符串并返回了一个会追加到提示的补全。不过，GPT-35-Turbo 和 GPT-4 模型都是输入对话和输出消息模式。这两种模型需要以类似聊天的具体脚本形式提供输入，然后通过聊天返回补全信息，以展示模型编写的消息。虽然这种形式专为多回合对话而设计，但你会发现它也适用于非聊天场景。在 Azure OpenAI 中，你有两种不同的方案与这两种类型的模型交互：聊天补全 API。使用聊天标记语言 (ChatML) 的补全 API。

GPT-3.5-Turbo是与CHATGPT产品中相同的模型，对于许多非聊天应用来说，它也是GPT3.5最优秀的模型之一。因此，今天我们将探讨GPT-3.5-Turbo的表现，并了解它在各种不同的应用场景下的表现情况。

一：GPT-3.5-Turbo自然语言处理的突破 近年来，随着机器学习算法的不断进步以及海量数据的可用性，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展。其中，GPT-3.5-Turbo是一种代表着重大突破的NLP模型。作为生成式语言模型，GPT-3可以根据上下文预测给定句子中的下一个单词，进而生成类似人类的文本。目前，它是可用的最先进的语言模型之一，具有1750亿个参数。

1. 引言 3天前，OpenAI公布了一个新特性，那就是宣布用户可以自定义微调GPT-3.5 Turbo了。这意味着什么呢？这就意味着很多任务都可以先拿GPT-3.5 Turbo进行一个微调作为基准系统了。但是，需要注意的是，这里能够微调GPT-3.5 Turbo应该和之前能够微调GPT-3使用的是相似的技术，也就是参数高效的微调，不然每个用户光保存模型大小，即使是传言中的10B左右的模型，也是很难做到的。那么什么场景比较适合它呢？我个人看法是如果是用它进行对话微调，意义可能不是太大，因为现在的对话数据大部分也是蒸馏自它。因此，它更适合在一些特定任务上，使用少量的数据就可以微调出一个性能不错的模型。

2. 怎么操作？

gpt-3.5-turbo 和 gpt-3.5-turbo-0301 是 OpenAI 的最新的聊天机器人模型，它们是基于 GPT-3.5 的优化版本，反应时间更快。它们的 API 调用价格比现有的 GPT-3.5 模型便宜 10 倍，只需 0.002 美元每 1000 个 token（或大约 750 个单词）。它们不仅适用于聊天机器人的服务，还可以用于其他非聊天的应用程序。gpt-3.5-turbo 和 gpt-3.5-turbo-0301 有什么区别？

自 GPT-3.5 Turbo 推出以来，开发人员和企业一直要求可以自定义该模型，以此创建独特和差异化的用户体验。随着 OpenAI 宣布支持微调功能，开发人员现在可以运行监督微调，使得 GPT-3.5 Turbo 在一些常见用例上输出更好的结果。首先增强了可控性。

ChatGPT 是由OpenAI最先进的语言模型 'gpt-3.5-turbo' 提供支持。使用OpenAI API，您可以使用 'gpt-3.5-turbo' 构建自己的应用程序，以执行以下操作：

• 起草一封电子邮件或一些文章
• 编写Python代码
• 回答一些文档类的问题
• 创建对话代理
• 给你的软件一个自然语言界面
• 一系列科目的导师
• 语言翻译
• 模拟电子游戏角色等

本指南解释了如何 对基于聊天的语言模型进行API调用 ，并分享了一些提示和技巧，以帮助你获得好的结果。您还可以 在OpenAI Playground中 快速尝试这些内容。

介绍 聊天模型将一系列消息作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。

ChatGPT3.5 主要用于自然语言处理、机器翻译等任务，而 ChatGPT3.5-Turbo 拥有更强大的强度，可用于更复杂的语言分析，比如情感分析、语法结构分析。ChatGPT3.5 支持更多的语言模型，可以更准确地解释自然语言输入；ChatGPT3.5-Turbo 只有一种语言模型，支持基于语料库的解释。ChatGPT3.5 的计算效率比 ChatGPT3.5-Turbo 要低，但其测试数据的准确性要高。因此，ChatGPT3.5 和 ChatGPT3.5-Turbo 各有各自的适用场景，具体选择视应用场景而定。说了这么多，我已经迫不及待地想要去试一试 ChatGPT3.5-Turbo了。