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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。
随着时间的齿轮转动到2024年,各种行业大模型
如雨后春笋般涌现。如何基于基座模型
和领域数据
构建行业大模型
成为了近期研究和落地的热点方向。因此基于大模型进行微调
和部署
成为了大多数企业的日常操作,但模型微调存在相当的技术门槛,稍有差池或者经验不足极易造成过拟合(严重的灾难性遗忘)、或者欠拟合(无法有效学习特定领域知识)的情形。
在之前的文章大模型LoRA微调调参的实战技巧(持续更新)中详细介绍了如何选择合适的超参数。但除了调参以外,其实更重要的是如何科学的构建微调数据集。
首先说明的是,本文微调的基座模型主要指代的是开源大模型。一来是考虑到数据安全&#x
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