SFT指令微调大模型后，感觉LLM变傻了_微调 容易 变傻

构建Supervised Fine-Tuning（SFT）的微调数据需要以下步骤：通过以上步骤，您可以构建适合Supervised Fine-Tuning的微调数据集，并使用该数据集对基座模型进行微调，以适应特定任务的需求。

(1)收集原始数据：首先，您需要收集与目标任务相关的原始数据。这可以是对话数据、分类数据、生成任务数据等，具体取决于您的任务类型。确保数据集具有代表性和多样性，以提高模型的泛化能力。

(2)标注数据：对原始数据进行标注，为每个样本提供正确的标签或目标输出。标签的类型取决于您的任务，可以是分类标签、生成文本、对话回复等。确保标注的准确性和一致性。

(3)划分数据集：将标注数据划分为训练集、验证集和测试集。通常，大部分数据用于训练，一小部分用于验证模型的性能和调整超参数，最后一部分用于最终评估模型的泛化能力。

(4)数据预处理：根据任务的要求，对数据进行预处理。这可能包括文本清洗、分词、去除停用词、词干化等处理步骤。确保数据格式和特征表示适合模型的输入要求。

(5)格式转换：将数据转换为适合模型训练的格式。这可能涉及将数据转换为文本文件、JSON格式或其他适合模型输入的格式。

(6)模型微调：使用转换后的数据对基座模型进行微调。根据任务的要求，选择适当的微调方法和超参数进行训练。这可以使用常见的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）来实现。

(7)模型评估：使用测试集对微调后的模型进行评估，计算模型在任务上的性能指标，如准确率、召回率、生成质量等。根据评估结果对模型进行进一步的优化和调整。

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