【LLM大模型】如何整理训练数据以及微调优化建议
這部影片主要探討了大型語言模型（LLM）微調數據的整理方法，並針對微調優化提出了實用建議，核心問題包含：
- 微調數據集的形式： 應該如何整理微調數據集？
- AI 輔助數據整理： 是否能利用 AI 協助整理數據？
- 微調效果不佳的原因： 為什麼微調後模型效果不明顯？
- 業務場景數據來源： 實際業務中，微調所需的數據從何而來？
影片內容重點
- 基礎知識科普： 影片首先簡要介紹了大型語言模型的基礎概念，例如自迴歸模型和指令微調等。
- 數據格式探討： 深入討論了數據格式的重要性，並介紹了 llama factory 框架支持的兩種主要數據格式：Pack 和 saregpt。同時說明如何根據不同的微調任務（如指令微調、預訓練、Function Calling 等）選擇合適的數據格式。
- 微調優化建議： 分享了多項優化微調效果的建議，包括：
- 清晰定義任務目標
- 確保數據質量與多樣性
- 增加額外信息以豐富數據
- 靈活調整訓練策略
- 業務場景數據獲取： 探討了在實際業務場景中，如何獲取和標註微調數據，並強調了數據質量對模型性能的關鍵影響。建議觀眾在開始微調前，務必明確任務目標，並仔細整理和清洗數據。
總體而言，這部影片內容豐富且深入淺出，對於希望了解大型語言模型微調數據整理和優化方法的觀眾來說，具有相當高的參考價值。
