大型模型微調：數據集獲取與整理

聚焦於大型語言模型的微調，特別是針對像 DeepSeek 這樣的模型。內容強調了高品質資料集對於成功微調至關重要，並討論了不同微調任務對資料格式的要求，例如指令微調、對話微調、領域適應和文本分類。此外，資料也涵蓋了資料的獲取方法、自動或半自動標註工具的使用，以及像 Alpaca 和 ShareGPT 這樣的常見資料格式。最後，來源還區分了訓練集、驗證集和測試集的不同用途，並探討了推理能力微調和知識蒸餾等相關概念。