策划高质量数据集

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微调 ChatGPT，实现卓越对话体验
虽然语言模型可以从结构上理解对话，但有些模型（如 OpenAI 的 GPT-3）本质上仍然是通用的。这就是微调发挥作用的地方。

ChatGPT 通过在 OpenAI 的大型对话语料库“对话数据集”上进行训练，使 GPT-3 专门用于对话任务。

这种在有机人与人样本上的大量实践提高了 ChatGPT 对相关性和情感做出反应的能力 - 将其语言技巧提升到了专家水平。

例如，由于 ChatGPT 具有出色的内容传递能力，其能力也 可以用于内容营销服务。

与任何机器学习应用程序一样，训练数据的质量对对话模型优化有很大影响。

为了增强 ChatGPT 对对话细微差别的理解，OpenAI 继 新加坡电话列表 续使用来自书籍、论坛讨论、社交聊天等的各种自然语言样本来扩展其数据集。

此外，用户与 ChatGPT 的日常对话提供了新的上下文数据，以不断提高其对话能力。
情境理解的重要性
人类对话本质上依赖于语句之间的上下文联系。因此，除了语言技能之外，对上下文进行编码对于自然对话也至关重要。

OpenAI 采用特定机制来增强 ChatGPT 的情境智能：

（A）聊天记录追踪：

ChatGPT 可以使用长期记忆系统将用户最新查询的相关性与之前的讨论内容联系起来。

（B）外部知识整合：

ChatGPT 参考了有关不同主题的大量外部信息，以使响应更具情境性和意义。

（C）用户配置文件调整：

个人偏好和聊天分析使 ChatGPT 能够根据个人用户定制回复，从而提高情境共鸣。