我使用带有“提示”和“完成”的自定义文本来训练新模型。
这是我用来根据数据创建自定义模型的教程：
beta.openai.com/docs/guides/fine-tuning/advanced-usage
然而，即使在训练模型并向模型发送提示文本之后，我仍然得到并不总是适合我的通用结果。
如何确保提示的完成结果仅来自我用于模型的文本，而不是来自通用 OpenAI 模型？
我可以使用一些标志来消除通用模型的结果吗？
我想使用 ChatGPT 在我的网站上创建一个聊天机器人。我有一些预先定义的问题答案，如下所示：
Question: What is the price of ...?
Answer: $100
Question: How this help ..?
Anwer: 1) Improve... 2) Better... 3) More...
当客户提出与预定义问题相关的问题时，它应该从预定义问题中获取答案并使用自然语言来回答客户。
但我不知道实现这个的逻辑。聊天完成分为三种角色（系统、用户、助手）。
我是否在系统角色中插入所有这些预定义的问题和答案，例如：
[
'role' => 'system',
'content' => 'I write all the information here'
],
或者我将其全部写在单个用户提示符中，例如：
[
'role' => 'system',
'content' => 'You're are a helpful assistant'
],
[
'role' => 'user',
'content' => 'I write all the information here'
]
或者我将其分成不同的用户提示，例如：
[
'role' => 'system',
'content' => 'You're are a helpful assistant'
],
[ …