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怎样避免大模型微调数据集中出现重复或低质量内容？

2025-08-28

1.4 K

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：

前処理段階：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。

この答えは記事から得たものである。Easy Dataset: 大規模モデルの微調整データセットを作成するシンプルなツールについて

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