数据生成流程遵循三步质量控制机制::
- Diversity query sampling: by modifying the
query_sampling_config.json设置领域异质性(建议0.7以上)、关键词复杂度(推荐3-5级)等参数，确保问题覆盖面 - 实时搜索合成: Run
data_synthesis.py调用Google API获取网页内容，自动生成包含问题-关键词-网页结果-推理路径的原始数据 - 多维筛选优化: Use
response_curation.py按三个标准过滤：- 问题难度(SQL类问题需≥4级)
- 推理路径长度(建议保留≥3步的样本)
- 搜索召回率(需超过70%)
最佳实践表明，通过调整temperature=0.8cap (a poem)top_p=0.9参数生成的训练数据，能使模型微调效果提升23%。生成的优质数据默认存储在cache/curated_dataCatalog.
This answer comes from the articleSimpleDeepSearcher: An Intelligent Retrieval Tool for Augmenting Large Language Models with Web SearchThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用SimpleDeepSearcher进行高质量训练数据生成？
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