前言
距 ChatGPT 问世已经过去半年多啦，大家一定有些审美疲劳了，不满足于 ChatGPT 提供的对话服务，而是想真正训练出自己的语言模型。
而作为非 LLM 专业研究人员，训练一个语言模型的难度是很大的。
今天我要给大家介绍的，是一个可视化模型训练平台，这意味着你不需要任何专业知识，只需要会简单的操作，即可快速搭建出基于自己内容的语言模型！
听到这里，大家是不是有些激动。废话少说，咱们快速进入正题吧！
Fine-tuning 介绍
在介绍这个可视化模型训练平台之前，我需要给大家补充点儿 Fine-tuning 的基础知识。
Fine-tuning 意思是 “微调”，即在预训练模型的基础上，进行进一步的微调，从而使得模型达到更好的效果，输出更理想的结果。在这个过程中，通常会使用更小的学习率，从而防止出现 过拟合 的情况。
我们今天要做的事情，其实就是在基于 GPT-3.5 或 GPT-4 这样强大的模型上，做 Fine-tuning，训练微调出我们想要的语言模型。
Dify 介绍
Dify 是今天文章的主角，我们正是依靠于该平台强大的能力，搭建出属于我们的语言模型！
Dify 是一个可视化、可运营、可改进的 LLM 训练平台，它提供了强大的 LLMOps 能力。此外，它还提供了搭建 Web App 的能力。这些意味着你可以用它快速开发一个专属于你的 ChatGPT 应用，你可以基于此进行训练、微调，直到它变成你喜欢的模样！
LLMOps（Large Language Model Operations）是一种基于机器学习模型的运维（Operations）实践，是一个涵盖了大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化 的一整套实践和流程。
LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。
Dify 快速开始
今天，咱们就借助于 Dify 强大的能力，动手训练一个模型！
我们的目的就是想让训练出来的语言模型所输出的内容，均符合我们的预期，并且它不会胡编乱造，捏造事实。
注册 Dify & 创建应用
进入 Dify 官方页面，注册并填写 API Key 后，点击创建应用。
接着，我们为即将诞生的模型，起一个炫酷的名字 真IKun，给它设置一个贴切的头像，并选择应用类型为 对话型应用。
- 之前我们做的
IKun上下文信息太少，数据量不够，导致其只能回答有限的问题，远远达不到真的程度。
点击创建后，我们便可以得到如下界面：
如果我们要求不高的话，其实现在就已经得到了一个普通的 ChatGPT 应用啦，我们可以与它进行基本的 GPT 对话。但我们又怎么满足于此呢？速速进入下一步 - Fine-tuning！
提示词编排
大家进入界面后，可以看到左边侧边栏有 提示词编排 按钮，我们在这里可以输入对话前的提示词，从而一定程度上调整模型的输出内容。如下图所示：
在这里，我将 IKun 的基本素养作为提示词传输给语言模型，并依次点击 确认 与 发布 按钮。接下来，让我们测试一下，它能否达到我们预期的效果！
它确实理解了我们输入给它的上下文，并且能够根据问题，输出相对理想的内容。但如果 Dify 真的只是这样，那么它并没有多么强大，因为在 OpenAI 提供的接口中，我们通过设置上下文参数，也可以实现这样的效果（详情请参考 GPT Terminal 专栏）。接下来，让我们看看 Dify 真正强大的地方。
构建并填充数据集
我们点击导航栏的 数据集 按钮，并点击 创建数据集 按钮，开始创建。
我们可以看到，需要通过导入已有的文本内容，创建我们自己的数据集。
这些数据其实还是比较容易获取啦，我们可以准备两个文件：关于🐔哥的个人资料（从 某基百科 或 某度百科 中获取）、🐔哥的梗（从 某乎、某音 中获取）
接着，我们进入下一步 - 文本分段与清洗。
保留默认选项，直接点击 保存并处理 进入下一步即可。
大功告成！接下来咱们去填充数据集！
返回到之前构建应用的界面，点击上下文的 添加 按钮，将我们的数据集导入，并点击 发布 按钮，生成新的模型。
效果展示
最后生成的 IKun 似乎能够回答一些问题，但是感觉没有那么活灵活现，没有达到资深 小黑子 的程度。可能是我们的数据集还是太少，也可能是咱们的 梗文化 太深奥啦，语言模型难以理解。不过当我们 Feed 的数据量越来越大、越来越精确时，相信它一定可以达到我们想要的效果！
总结
今天通过借助于 Dify 平台，我们体验了一把自己训练模型是什么感觉！虽然它还没有达到真正能够理解语言文化的程度，但是随着 LLM 的发展，这一功能一定可以在不远的将来实现。
大家有兴趣的可以自己去玩一玩，制作一个自己的语言模型！
