数据集清洗与优化的最佳实践
要确保微调数据集的高质量，可以采取以下预防和优化措施：
- 预处理阶段：上传文本前先检查原始文档，确保没有重复章节或冗余内容
- 分割设置调整：适当设置文本块的大小，过大可能导致信息混杂，过小可能切断语义连贯性
- 利用内置优化工具：生成完成后使用Optimize功能自动检测并合并相似问答对
- 人工审核环节：建立问题质量评分标准，对生成内容进行抽样检查
常见问题应对：
- 对于生成的无实际意义问题，可以通过修改系统提示增加约束条件
- 文本分割不当导致的上下文缺失问题，可手动调整分割点或合并相关段落
- 答案过于简略的情况，可以在生成前设置’请提供详细解释’等提示语
记住定期备份原始数据，以便在优化过程中出现意外时可以回退。
This answer comes from the articleEasy Dataset: an easy tool for creating fine-tuned datasets for large modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免大模型微调数据集中出现重复或低质量内容？
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